
Docker - Fundamentos
Dockerfile, imagens, contêineres, volumes, networks, registries, multi-stage builds, best practices
1O que é um contêiner Docker?
O que é um contêiner Docker?
Resposta
Um contêiner Docker é uma instância executável de uma imagem Docker. Ele encapsula uma aplicação e todas as suas dependências em um ambiente isolado e portável. Diferente das máquinas virtuais, os contêineres compartilham o kernel do sistema host, tornando-os muito mais leves e rápidos para iniciar. Cada contêiner tem seu próprio sistema de arquivos, sua própria pilha de rede e seus próprios processos isolados.
2O que é uma imagem Docker?
O que é uma imagem Docker?
Resposta
Uma imagem Docker é um template somente leitura que contém as instruções para criar um contêiner. Ela inclui o código da aplicação, bibliotecas, dependências, ferramentas e arquivos necessários para a execução. As imagens são construídas a partir de um Dockerfile e são compostas por camadas (layers) empilhadas. Cada instrução do Dockerfile cria uma nova camada, permitindo o compartilhamento e a reutilização eficiente de camadas comuns entre imagens.
3Qual é a função do Dockerfile?
Qual é a função do Dockerfile?
Resposta
Um Dockerfile é um arquivo de texto contendo uma série de instruções para construir automaticamente uma imagem Docker. Cada instrução (FROM, RUN, COPY, etc.) cria uma camada na imagem final. O Dockerfile permite definir de forma declarativa e reproduzível o ambiente de execução de uma aplicação. Ele garante que a imagem será idêntica a cada build, facilitando assim o deploy e a colaboração entre equipes.
Qual instrução do Dockerfile especifica a imagem base?
Qual é a diferença entre as instruções COPY e ADD em um Dockerfile?
+22 perguntas de entrevista
Outros temas de entrevista Data Engineering
Linux & Shell - Fundamentos
Git & GitHub - Fundamentos
Python avançado para Data Engineering
Google Cloud Platform - Fundamentos
CI/CD e qualidade de código
Docker Compose
FastAPI - APIs de dados
SQL avançado para Data Engineering
Data Lake - Arquitetura e ingestão
BigQuery para Data Engineering
PostgreSQL - Administração
Data Modeling para Data Engineering
Fivetran & Airbyte - Ingestão de dados
dbt - Fundamentos
Apache Airflow - Fundamentos
Kubernetes - Fundamentos
dbt - Recursos avançados
Padrões ETL / ELT / ETLT
Apache Airflow - Avançado
Airflow + dbt - Orquestração de pipelines
PySpark - Processamento em grande escala
Google Pub/Sub - Streaming de dados
Apache Beam & Dataflow
Kubernetes - Produção e escalabilidade
Terraform - Infrastructure as Code
Bancos de dados NoSQL
Arquitetura Data moderna
Monitoramento e observabilidade
IAM e segurança de dados
Domine Data Engineering para sua proxima entrevista
Acesse todas as perguntas, flashcards, testes tecnicos, exercicios de code review e simuladores de entrevista.
Comece gratis