Johdanto Big Data -haastattelukysymyksiin ja -vastauksiin

Kaikenlaista Internetissä tuottavaa tietoa kutsutaan Big Dataksi, yli satoja gigatavua dataa syntyy Internetissä vain verkkotoimintojen avulla. Verkkotoiminta, kuten verkkotoiminta, blogit, teksti-, video- / äänitiedostot, kuvat, sähköposti, sosiaalisen verkoston toiminta. Big data tarvitsee erityisiä järjestelmiä ja ohjelmistotyökaluja kaiken rakenteettoman datan käsittelemiseksi. Tietoja, jotka voidaan tuottaa näistä toiminnoista, kutsutaan nimellä Big Data. Big Data on täysin laaja ja jaettu Internetissä, joten isodatan käsittely vaatii hajautettuja järjestelmiä ja työkaluja tiedon hankkimiseksi niistä.

Alla on joitain tärkeitä 2019 Big Data -haastattelukysymyksiä ja vastauksia:

Jos etsit Big Dataan liittyvää työtä, sinun on varauduttava 2019 Big Data -haastattelukysymyksiin. Vaikka jokainen Big Data -haastattelu on erilainen ja työn laajuus on myös erilainen, voimme auttaa sinua parhaimmissa Big Data -haastattelua koskevissa kysymyksissä ja vastauksissa, jotka auttavat sinua hyppäämään ja saamaan menestyksen Big Data -haastattelussa.

Nämä kysymykset on jaettu kahteen osaan:

Osa 1 - Big Data -haastattelukysymykset (perus)

Tämä ensimmäinen osa kattaa Big Data -haastattelun peruskysymykset ja vastaukset

1. Mitä iso data tarkoittaa ja miten se eroaa?

Vastaus:
Suuret tiedot ovat termi, joka edustaa kaikenlaisia ​​Internetissä tuotettuja tietoja. Internetissä yli satoja gigatavua tietoja syntyy vain verkkotoiminnoista. Verkkotoiminta tarkoittaa tällöin verkkotoimintaa, blogeja, teksti-, video- / äänitiedostoja, kuvia, sähköpostia, sosiaalisen verkoston toimintaa ja niin edelleen. Suuret tiedot voidaan kutsua tietoiksi, jotka on luotu kaikista näistä toiminnoista. Verkossa tuotettu tieto on pääosin jäsentämätöntä. Suuret tiedot sisältävät tietokannan tapahtumatiedot, järjestelmälokitiedostot sekä älylaitteista, kuten antureista, Internet, RFID-tunnisteista, ja niin edelleen tuotetut tiedot verkkotoimintojen lisäksi.
Big data tarvitsee erityisiä järjestelmiä ja ohjelmistotyökaluja kaiken rakenteettoman datan käsittelemiseksi. Joidenkin teollisuuden arvioiden mukaan melkein 85 prosenttia Internetissä tuotetusta tiedosta on jäsentämätöntä. Yleensä relaatiotietokannoilla on jäsennelty muoto ja tietokanta on keskitetty. Siksi RDBMS-prosessointi voidaan suorittaa nopeasti käyttämällä kyselykieltä, kuten SQL. Toisaalta iso data on erittäin suurta ja sitä levitetään Internetissä, joten iso datan käsittely vaatii hajautettuja järjestelmiä ja työkaluja tiedon hankkimiseksi niistä. Suuret tiedot tarvitsevat erikoistuneita työkaluja, kuten Hadoop, Hive tai muita, sekä tehokkaan laitteiston ja verkot niiden käsittelemiseksi.

2. Mitkä ovat suurdatan ominaisuudet?

Vastaus:
Suurilla tiedoilla on kolme pääominaisuutta: äänenvoimakkuus, variaatio ja nopeus.
Tilavuusominaisuus viittaa datan kokoon. Arvioiden mukaan yli 3 miljoonaa Gt tietoa syntyy päivittäin. Tämän tietomäärän käsittely ei ole mahdollista normaalissa henkilökohtaisessa tietokoneessa tai asiakas-palvelinverkossa toimistoympäristössä, jolla on rajoitettu laskennan kaistanleveys ja tallennuskapasiteetti. Pilvipalvelut tarjoavat kuitenkin ratkaisuja suurten tietomäärien käsittelemiseen ja prosessointiin tehokkaasti hajautettuja laskenta-arkkitehtuureja käyttämällä.
Variety-ominaisuus viittaa suurdatan muotoon - jäsennelty tai jäsentämätön. Perinteinen RDBMS sopii jäsenneltyyn muotoon. Esimerkki jäsentämättömästä tietomuodosta on videotiedostomuoto, kuvatiedostot, selkeän tekstin muoto, verkkodokumentista tai tavallisista MS Word -asiakirjoista, kaikilla on yksilölliset muodot ja niin edelleen. On myös huomattava, että RDBMS: llä ei ole kykyä käsitellä jäsentämättömiä tietomuotoja. Lisäksi kaikki tämä jäsentämätön tieto on ryhmiteltävä ja konsolidoitava, mikä luo tarpeen erikoistuneille työkaluille ja järjestelmille. Lisäksi uusia tietoja lisätään joka päivä tai joka minuutti ja data kasvaa jatkuvasti. Siksi iso data on monimuotoisuuden synonyymi.
Nopeusominaisuus viittaa datan luomisnopeuteen ja kaiken datan käsittelyyn vaadittavaan tehokkuuteen. Esimerkiksi Facebookissa on yli 1, 6 miljardia käyttäjää kuukaudessa. Samoin on muita sosiaalisten verkostojen sivustoja, YouTube, Google-palvelut jne. Tällaiset tietovirrat on käsiteltävä reaaliaikaisesti kyselyillä ja ne on tallennettava ilman tietojen menetystä. Siten nopeusominaisuus on tärkeä isotietojen käsittelyssä.
Lisäksi muihin ominaisuuksiin sisältyy todenmukaisuus ja arvo. Totuus määrittää datan luotettavuuden ja luotettavuuden, ja arvo on arvo, jonka organisaatiot saavat isoista tietojenkäsittelyistä.

Siirrymme seuraavaan Big Data -haastattelukysymykseen

3. Miksi iso data on tärkeä organisaatioille?

Vastaus:
Tämä on perushaastattelussa esitetty Big Data -kysymys. Suuret tiedot ovat tärkeitä, koska käsittelemällä suuria tietoja organisaatiot voivat saada tietoa seuraavista aiheista:
• Kustannusten alentaminen
• Parannukset tuotteissa tai palveluissa
• Ymmärtää asiakaskäyttäytymistä ja markkinoita
• Tehokas päätöksenteko
• tulla kilpailukykyisemmäksi

4. Nimeä jotkut isossa tietojenkäsittelyssä käytetyt työkalut tai järjestelmät?

Vastaus:
Suuri tietojen käsittely ja analysointi voidaan tehdä käyttämällä,
• Hadoop
• Pesä
• Sika
• Mahout
• Flume

Osa 2 - Big data -haastattelukysymykset (Advanced)

Katsokaamme nyt edistyneitä big data -haastattelukysymyksiä.

5. Kuinka iso data voi tukea organisaatioita?

Vastaus:
Suuret tiedot pystyvät tukemaan organisaatioita monin tavoin. Suuresta datasta saatuja tietoja voidaan käyttää
• Parempi koordinointi asiakkaiden ja sidosryhmien kanssa ja ongelmien ratkaisemiseksi
• Paranna raportointia ja analysointia tuote- tai palveluparannuksia varten
• Mukauta tuotteita ja palveluita valituille markkinoille
• Varmista tietojen parempi jakaminen
• Tuki johdon päätöksenteossa
• Tunnista uudet mahdollisuudet, tuoteideat ja uudet markkinat
• Kerää tietoja useista lähteistä ja arkistoi ne tulevaa käyttöä varten
• Ylläpidä tietokantoja, järjestelmiä
• Määritä suorituskykymittarit
• Ymmärtää liiketoimintojen keskinäiset riippuvuussuhteet
• Arvioi organisaation suorituskyky

6. Selitä kuinka suuria tietoja voidaan käyttää yrityksen arvon lisäämiseen?

Vastaus:
Vaikka ymmärtää isotietojen analysoinnin tarpeen, se auttaa yrityksiä tunnistamaan asemansa markkinoilla ja auttaa yrityksiä erottautumaan kilpailijoistaan. Esimerkiksi suurten tietojen analysoinnin tuloksista organisaatiot voivat ymmärtää räätälöityjen tuotteiden tarpeen tai ymmärtää potentiaalisia markkinoita tulojen ja arvon kasvattamiseksi. Suurten tietojen analysointi sisältää eri lähteistä peräisin olevan tiedon ryhmittelyn ymmärtää suuntauksia ja yritystoimintaan liittyviä tietoja. Kun suurten tietojen analysointi tapahtuu suunnitellulla tavalla keräämällä tietoja oikeista lähteistä, organisaatiot voivat helposti tuottaa liiketoiminnan arvoa ja tuloja lähes 5 - 20 prosenttia. Joitakin esimerkkejä tällaisista organisaatioista ovat Amazon, Linkedin, WalMart ja monet muut.

Siirrymme seuraavaan Big Data -haastattelukysymykseen

7. Mikä on big data -ratkaisun toteutus?

Vastaus:
Suuret dataratkaisut toteutetaan ensin pienessä mittakaavassa, liiketoimintaan sopivan konseptin perusteella. Tuloksesta, joka on prototyyppinen ratkaisu, liiketoimintaratkaisua skaalataan edelleen. Tämä on suosituin Big Data -haastattelukysymys, jota kysyttiin Big Data -haastattelussa. Jotkut alan parhaista käytännöistä ovat seuraavat:
• Olla selkeät projektin tavoitteet ja tehdä yhteistyötä tarvittaessa
• Tietojen kerääminen oikeista lähteistä
• Varmista, että tulokset eivät ole vinoja, koska se voi johtaa väärään johtopäätökseen
• Valmistaudu innovoimaan harkitsemalla hybridiä lähestymistapoja prosessoinnissa sisällyttämällä tietoja strukturoiduista ja jäsentämättömistä tyypeistä, sisältäen sekä sisäiset että ulkoiset tietolähteet
• Ymmärrä suurten tietojen vaikutus organisaation nykyisiin tietovirtoihin

8. Mihin vaiheisiin iso dataratkaisu liittyy?

Vastaus:
Big data -ratkaisut seuraavat kolme standardivaihetta sen toteuttamisessa. He ovat:
Tietojen syöttäminen: Tämä vaihe määrittelee lähestymistavan tietojen poimimiseen ja yhdistämiseen useista lähteistä. Tietolähteet voivat olla esimerkiksi sosiaalisen verkon syötteitä, CRM, RDBMS jne. Eri lähteistä poimitut tiedot tallennetaan Hadoopin hajautetussa tiedostojärjestelmässä (HDFS).
Tietojen tallennus: Tämä on toinen vaihe, poimitut tiedot tallennetaan. Tämä tallennustila voi olla HDFS- tai HBase-muodossa (NoSQL-tietokanta).
Käsittele tiedot: Tämä on viimeinen vaihe. Tallennetut tiedot on käsiteltävä. Käsittely tapahtuu työkaluilla, kuten Spark, Pig, MapReduce ja muilla.

Suositeltava artikkeli

Tämä on ollut kattava opas Big Data -haastattelukysymyksiin ja -vastauksiin, jotta hakija voi helposti hakea nämä Big Data -haastattelukysymykset. Voit myös katsoa seuraavia artikkeleita saadaksesi lisätietoja -

  1. MBA-haastattelukysymykset, jotka sinun on tiedettävä !!!
  2. Muutamia tärkeitä vinkkejä yksinoikeudelliseen työhaastatteluun (hyödyllinen)
  3. Luottoanalyytikoiden haastattelukysymykset
  4. 10 erinomaista MBA-haastattelua koskevaa kysymystä
  5. Tärkeitä vinkkejä paneelihaastattelun selviämiseen (hyödyllinen)
  6. Tässä on joitain yksinoikeudellisia työhaastattelu temppuja (viimeisin)

Luokka:

Yrittäjyyden kehittäminen