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數據工程面試很難。根據該公司的資料生態系統，職位描述中可能會列出數十種工具。如果 Airflow 是其中之一，那麼您很幸運！下面，我們整理了一份內容廣泛的指南，幫助您完成以 Airflow 為中心的技術面試。

在每個部分中，都會以面試官可能提出的方式提出幾個問題。每個問題都有一個答案，提供高級推理和更多技術推理。除此之外，許多問題都有一個「告訴我更多」的片段。這提供了更複雜和更詳細的細節，旨在加深您的 Airflow 技能並讓面試官驚嘆不已。

以下的每個標題都專注於您在面試中可能 貝寧電話號碼列表 會被問到的不同「類型」的 Airflow 問題，例如 Airflow 基礎知識和核心概念、DAG 創作基礎知識、高級主題和技術以及基於場景的問題。讓我們跳進去吧！

成為資料工程師
透過高階 Python 學習成為資料工程師
Airflow 面試基礎知識與核心概念
在技​​術面試中，面試官通常會從簡單的開始，重點是 Airflow 框架和核心概念的基礎知識，然後再提出更複雜的技術問題。

回答這些問題時，請確保不僅討論技術細節，還要提及這如何與資料工程和/或企業資料工作流程連結。

1.什麼是阿帕契氣流？最常用的是怎樣的？
答： Apache Airflow 是一個開源資料編排工具，可讓資料從業者在 Python 的幫助下以程式設計方式定義資料管道。資料工程團隊最常使用 Airflow 來整合其資料生態系統並提取、轉換和載入資料。

告訴我更多： Airflow 是根據 Apache 軟體許可證維護的（因此，前面加上「Apache」）。

資料編排工具提供了允許將多個來源和服務整合到單一管道中的功能。

Airflow 作為資料編排工具的獨特之處在於它使用 Python 來定義資料管道，它提供了其他資料編排工具無法提供的可擴展性和控制層級。 Airflow 擁有許多內建且提供者支援的工具，可以整合任何團隊的資料堆疊，並且能夠設計自己的資料堆疊。

有關 Airflow 入門的更多信息，請查看此 DataCamp 教程：Apache Airflow 入門。如果您想更深入了解 Airflow 的資料編排世界，這個Airflow 簡介課程是最好的起點。



2.什麼是DAG？
答： DAG（或有向無環圖）是任務以及這些任務之間關係的集合。 DAG 有明確的開始和結束，並且這些任務之間沒有任何「循環」。使用 Airflow 時，通常使用術語“DAG”，通常可以將其視為資料管道。

告訴我更多：這是一個棘手的問題。當面試官問這個問題時，重要的是要解決 DAG 的正式「數學」定義以及它在 Airflow 中的使用方式。在考慮 DAG 時，看看視覺效果會有所幫助。下面的第一張圖其實是一個 DAG。它有明確的開始和結束，任務之間沒有循環。

包含提取、轉換和載入任務的 DAG。

下面顯示的第二個進程不是 DAG。雖然有明確的啟動任務，但提取任務和驗證任務之間存在循環，這使得加載任務何時可能被觸發不清楚。

不是 DAG 的流程，並且在提取任務和驗證任務之間有循環。