# Apache Airflow - Fortgeschritten (Data Engineering) > Sensors, XCom, TaskFlow API, Pools, Priority, dynamische DAGs, KubernetesPodOperator, Monitoring - 20 Interview-Fragen - Senior - [Interview-Fragen: Data Engineering](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen.md) ## 1. Was ist die Hauptaufgabe eines Sensors in Apache Airflow? **Antwort** Ein Sensor ist ein spezieller Operator, der auf eine Bedingung wartet, bevor die DAG-Ausführung fortgesetzt wird. Er prüft periodisch (poke), ob die Bedingung erfüllt ist, wie etwa Dateiankunft, Partitionsverfügbarkeit oder der Zustand einer anderen Aufgabe. Sensors sind unverzichtbar für die Orchestrierung von Workflows, die von externen Ereignissen abhängen. ## 2. Was ist der Unterschied zwischen den Modi 'poke' und 'reschedule' für einen Sensor? **Antwort** Im poke-Modus belegt der Sensor kontinuierlich einen Worker-Slot und prüft die Bedingung in regelmäßigen Abständen (poke_interval). Im reschedule-Modus gibt der Sensor den Worker-Slot zwischen den Prüfungen frei und plant sich selbst neu. Der reschedule-Modus wird für lange laufende Bedingungen empfohlen, da er Ressourcen für andere Aufgaben freigibt. ## 3. Welcher Sensor sollte verwendet werden, um auf die Verfügbarkeit einer Hive-Partition zu warten? **Antwort** HivePartitionSensor prüft die Existenz einer bestimmten Partition in einer Hive-Tabelle. Er wird häufig in Datenpipelines verwendet, um sicherzustellen, dass Quelldaten vor dem Ausführen von Transformationen verfügbar sind. Er akzeptiert Parameter wie schema, table und partition zur Überprüfung. ## 17 weitere Fragen verfügbar - Wie überträgt man Daten zwischen zwei Airflow-Aufgaben? - Was ist die empfohlene maximale Größe für in XCom gespeicherte Daten? Kostenlos registrieren: https://sharpskill.dev/de/login ## Weitere Data Engineering-Interviewthemen - [Linux & Shell - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/linux-shell-basics.md): 20 Fragen, Junior - [Git & GitHub - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/git-github-fundamentals.md): 20 Fragen, Junior - [Fortgeschrittenes Python für Data Engineering](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/python-advanced-de.md): 25 Fragen, Junior - [Docker - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/docker-fundamentals.md): 25 Fragen, Junior - [Google Cloud Platform - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/gcp-fundamentals.md): 20 Fragen, Junior - [CI/CD und Codequalität](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/ci-cd-code-quality.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Docker Compose](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/docker-compose.md): 20 Fragen, Mid-Level - [FastAPI - Daten-APIs](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/fastapi.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Fortgeschrittenes SQL für Data Engineering](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/sql-advanced-de.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Data Lake - Architektur und Ingestion](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/data-lake.md): 20 Fragen, Mid-Level - [BigQuery für Data Engineering](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/bigquery-de.md): 20 Fragen, Mid-Level - [PostgreSQL - Administration](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/postgresql-admin.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Data Modeling für Data Engineering](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/data-modeling-de.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Fivetran & Airbyte - Daten-Ingestion](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/fivetran-airbyte.md): 20 Fragen, Mid-Level - [dbt - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/dbt-fundamentals-de.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Apache Airflow - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/airflow-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level - [Kubernetes - Grundlagen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/kubernetes-fundamentals.md): 20 Fragen, Mid-Level - [dbt - Erweiterte Funktionen](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/dbt-advanced-de.md): 20 Fragen, Senior - [ETL- / ELT- / ETLT-Patterns](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/etl-elt-patterns.md): 20 Fragen, Senior - [Airflow + dbt - Pipeline-Orchestrierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/airflow-dbt-integration.md): 20 Fragen, Senior - [PySpark - Verarbeitung im großen Maßstab](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/pyspark.md): 20 Fragen, Senior - [Google Pub/Sub - Daten-Streaming](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/pubsub-streaming.md): 20 Fragen, Senior - [Apache Beam & Dataflow](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/apache-beam-dataflow.md): 20 Fragen, Senior - [Kubernetes - Produktion und Skalierung](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/kubernetes-advanced.md): 20 Fragen, Senior - [Terraform - Infrastructure as Code](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/terraform.md): 20 Fragen, Senior - [NoSQL-Datenbanken](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/nosql-databases.md): 20 Fragen, Senior - [Moderne Data Architecture](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/data-architecture.md): 20 Fragen, Senior - [Monitoring und Observability](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/monitoring-observability.md): 20 Fragen, Senior - [IAM und Datensicherheit](https://sharpskill.dev/de/technologies/data-engineering/interviewfragen/iam-security-de.md): 20 Fragen, Senior --- Source: SharpSkill (https://sharpskill.dev), tech interview preparation for your real stack. 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