Introduktion til Big Data-interviewspørgsmål og svar
Alle former for data, der genereres på internettet, betegnes som Big Data, over hundreder af GB data genereres kun over internettet af online-aktiviteter. Online aktivitet såsom webaktivitet, blogs, tekst, video / lydfiler, billeder, e-mail, socialt netværksaktivitet. Big data har brug for specialiserede systemer og software værktøjer til at behandle alle ustrukturerede data. Data, der kan genereres fra disse aktiviteter, kaldes Big Data. Big Data er helt bredt og distribueret over internettet, og derfor kræver behandlingen af big data distribuerede systemer og værktøjer for at udtrække oplysninger fra dem.
Nedenfor er nogle vigtige 2019 Big Data interviews spørgsmål og svar:
Hvis du leder efter et job, der er relateret til Big Data, skal du forberede dig på Big Data-interviews spørgsmål i 2019. Selvom hvert Big Data-interview er anderledes, og omfanget af et job også er anderledes, kan vi hjælpe dig med de vigtigste Big Data-interviewspørgsmål og -svar, som vil hjælpe dig med at tage springet og få din succes i dit Big Data-interview.
Disse spørgsmål er opdelt i to dele:
Del 1 - Big Data Interview spørgsmål (grundlæggende)
Denne første del dækker grundlæggende Big Data-interviewspørgsmål og -svar
1. Hvad er betydningen af big data, og hvordan er de forskellige?
Svar:
Big data er udtrykket, der repræsenterer alle slags data, der genereres på Internettet. På internettet genereres over hundreder af GB data kun ved online-aktivitet. Her indebærer online aktivitet webaktivitet, blogs, tekst, video / lydfiler, billeder, e-mail, socialt netværksaktivitet og så videre. Store data kan omtales som data oprettet fra alle disse aktiviteter. Data, der genereres online, er for det meste i ustruktureret form. Big data vil også omfatte transaktionsdata i databasen, systemlogfiler sammen med data genereret fra smarte enheder som sensorer, IoT, RFID tags osv. Ud over online-aktiviteter.
Big data har brug for specialiserede systemer og software værktøjer til at behandle alle ustrukturerede data. Ifølge nogle brancher skønner næsten 85% af de data, der genereres på internettet, ustruktureret. Normalt har relationelle databaser et struktureret format, og databasen er centraliseret. Derfor kan RDBMS-behandling hurtigt udføres ved hjælp af et forespørgselssprog som SQL. På den anden side er big data meget stor og distribueres over internettet, og derfor skal behandling af big data kræve distribuerede systemer og værktøjer til at udtrække oplysninger fra dem. Big data har brug for specialiserede værktøjer som Hadoop, Hive eller andre sammen med højtydende hardware og netværk for at behandle dem.
2. Hvad er kendetegnene ved big data?
Svar:
Big data har tre hovedegenskaber: Volumen, variation og hastighed.
Volumenkarakteristik refererer til datastørrelsen. Estimater viser, at der genereres over 3 millioner GB data hver dag. Behandling af denne datamængde er ikke mulig på en normal personlig computer eller i et klientservernetværk i et kontormiljø med begrænset computerbåndbredde og lagringskapacitet. Cloud-tjenester leverer imidlertid løsninger til håndtering af store datamængder og behandler dem effektivt ved hjælp af distribuerede computingarkitekturer.
Varietegenskab refererer til formatet af big data - struktureret eller ustruktureret. Traditionel RDBMS passer ind i det strukturerede format. Et eksempel på et ustruktureret dataformat er et videofilformat, billedfiler, almindelig tekstformat, fra webdokument eller standard MS Word-dokumenter, alle har unikke formater og så videre. Bemærk også, at RDBMS ikke har kapacitet til at håndtere ustrukturerede dataformater. Desuden skal alle disse ustrukturerede data grupperes og konsolideres, hvilket skaber behov for specialiserede værktøjer og systemer. Derudover tilføjes nye hver dag eller hvert minut, og data vokser kontinuerligt. Derfor er big data mere synonymt med variation.
Hastighedskarakteristik refererer til den hastighed, hvormed data oprettes, og den effektivitet, der kræves for at behandle alle data. For eksempel får Facebook adgang af over 1, 6 milliarder brugere i løbet af en måned. Ligeledes er der andre sociale netværkswebsteder, YouTube, Google-tjenester osv. Sådanne datastrømme skal behandles ved hjælp af forespørgsler i realtid og skal gemmes uden datatab. Således er hastighedskarakteristikken vigtig i big data-behandling.
Derudover inkluderer andre egenskaber ærlighed og værdi. Veracity vil bestemme pålidelighed og pålidelighed af data, og værdien er den værdi, der er afledt af organisationer fra big data-behandling.
Lad os gå til de næste Big Data Interview spørgsmål
3. Hvorfor er big data vigtige for organisationer?
Svar:
Dette er det grundlæggende Big Data-interviewspørgsmål, der stilles i et interview. Big data er vigtig, fordi organisationer kan behandle big data ved at behandle big data, der har relation til:
• Omkostningsreduktion
• Forbedringer i produkter eller tjenester
• At forstå kundeadfærd og markeder
• Effektiv beslutningstagning
• At blive mere konkurrencedygtig
4. Navngiv nogle værktøjer eller systemer, der bruges til big data-behandling?
Svar:
Big databehandling og analyse kan udføres ved hjælp af,
• Hadoop
• Hive
• Gris
• Mahout
• Flume
Del 2 - Interview med store data (avanceret)
Lad os nu se på de avancerede Big Data Interview spørgsmål.
5. Hvordan kan big data understøtte organisationer?
Svar:
Big data har potentialet til at støtte organisationer på mange måder. Oplysninger hentet fra big data kan bruges i,
• Bedre koordinering med kunder og interessenter og til at løse problemer
• Forbedre rapportering og analyse for produkt- eller service forbedringer
• Tilpas produkter og tjenester til udvalgte markeder
• Sørg for bedre informationsdeling
• Support i ledelsesbeslutninger
• Identificer nye muligheder, produktideer og nye markeder
• Saml data fra flere kilder, og arkiver dem til fremtidig reference
• Vedligehold databaser, systemer
• Bestem præstationsmetrics
• Forstå indbyrdes afhængighed mellem forretningsfunktioner
• Evaluer organisatoriske resultater
6. Forklar, hvordan store data kan bruges til at øge forretningsværdien?
Svar:
Mens man forstå behovet for at analysere big data, vil en sådan analyse hjælpe virksomheder med at identificere deres position på markederne og hjælpe virksomheder med at differentiere sig fra deres konkurrenter. Fra resultaterne af big data-analyse kan organisationer for eksempel forstå behovet for tilpassede produkter eller forstå de potentielle markeder for at øge indtægterne og værdien. Analyse af big data vil involvere gruppering af data fra forskellige kilder for at forstå tendenser og information relateret til erhvervslivet. Når big data-analyse udføres planlagt ved at indsamle data fra de rigtige kilder, kan organisationer nemt generere forretningsværdi og indtægter med næsten 5% til 20%. Nogle eksempler på sådanne organisationer er Amazon, Linkedin, WalMart og mange andre.
Lad os gå til de næste Big Data Interview spørgsmål
7. Hvad er implementering af big data-løsning?
Svar:
Big-dataløsninger implementeres først i mindre skala, baseret på et koncept, som passer til virksomheden. Fra resultatet, som er en prototype-løsning, skaleres forretningsløsningen yderligere. Dette er de mest populære Big Data-interviewspørgsmål, der stilles i et Big Data-interview. Nogle af de bedste fremgangsmåder, der fulgte inden for branchen, inkluderer,
• At have klare projektmål og samarbejde hvor det er nødvendigt
• Indsamling af data fra de rigtige kilder
• Sørg for, at resultaterne ikke er skæve, fordi dette kan føre til forkerte konklusioner
• Vær forberedt på at innovere ved at overveje hybrid tilgange til behandling ved at inkludere data fra strukturerede og ustrukturerede typer, omfatte både interne og eksterne datakilder
• Forstå indvirkningen af big data på eksisterende informationsstrømme i organisationen
8. Hvad er de trin, der er involveret i big data-løsninger?
Svar:
Store dataløsninger følger tre standardtrin i implementeringen. De er:
Indtagelse af data: Dette trin vil definere fremgangsmåden til at udtrække og konsolidere data fra flere kilder. For eksempel kan datakilder være feeds til sociale netværk, CRM, RDBMS osv. Dataene, der udvindes fra forskellige kilder, gemmes i et Hadoop distribueret filsystem (HDFS).
Datalagring: Dette er det andet trin, de ekstraherede data gemmes. Denne lagring kan være i HDFS eller HBase (NoSQL-database).
Behandl dataene: Dette er det sidste trin. De lagrede data skal behandles. Behandlingen udføres ved hjælp af værktøjer som Spark, Pig, MapReduce og andre.
Anbefalet artikel
Dette har været en omfattende guide til spørgsmålene og svarene til Big Data-interviewet, så kandidaten let kan nedbryde disse Big Data-interviewspørgsmål. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- MBA-interviewspørgsmål, du skal vide !!!
- Nogle vigtige tip til eksklusiv jobsamtale (nyttige)
- Spørgsmål om kreditanalytiker Interview
- 10 fremragende MBA-interviewspørgsmål
- Vigtige tip til at overleve panelinterview (nyttig)
- Her er nogle eksklusive jobinterview-tricks (seneste)