Introduksjon til Big Data intervju spørsmål og svar
All slags data som genereres på internett betegnes som Big Data, over hundrevis av GB data blir generert over internett bare av online aktiviteter. Nettaktivitet som nettaktivitet, blogger, tekst, video / lydfiler, bilder, e-post, sosialt nettverk. Big data trenger spesialiserte systemer og programvareverktøy for å behandle alle ustrukturerte data. Data som kan genereres fra disse aktivitetene, betegnes som Big Data. Big Data er fullstendig bredt og distribuert over internett, og dermed trenger behandlingen av big data distribuerte systemer og verktøy for å hente ut informasjon fra dem.
Nedenfor er noen viktige spørsmål og svar fra Big Big-intervju fra 2019:
Hvis du er ute etter en jobb som er relatert til Big Data, må du forberede deg på Big Data-intervjuspørsmålene i 2019. Selv om hvert Big Data-intervju er forskjellig og omfanget av en jobb også er forskjellig, kan vi hjelpe deg med de beste spørsmålene og svarene på Big Data-intervjuet, noe som vil hjelpe deg å ta spranget og få suksess i Big Data-intervjuet.
Disse spørsmålene er delt inn i to deler:
Del 1 - Big Data Interview Questions (Basic)
Denne første delen dekker grunnleggende Big Data-intervjuspørsmål og svar
1. Hva er betydningen av big data, og hvordan er de forskjellige?
Svar:
Big data er begrepet som representerer alle slags data generert på internett. På internett genereres over hundrevis av GB data bare av online aktivitet. Her innebærer online aktivitet nettaktivitet, blogger, tekst, video / lydfiler, bilder, e-post, sosialt nettverk og så videre. Big data kan bli referert til som data laget av alle disse aktivitetene. Data generert på nettet er stort sett i ustrukturert form. Big data vil også omfatte transaksjonsdata i databasen, systemloggfiler, sammen med data generert fra smarte enheter som sensorer, IoT, RFID-brikker og så videre i tillegg til aktiviteter på nettet.
Big data trenger spesialiserte systemer og programvareverktøy for å behandle alle ustrukturerte data. Ifølge noen bransjer anslår faktisk nesten 85% av dataene som genereres på internett ustrukturert. Vanligvis har relasjonsdatabaser et strukturert format, og databasen er sentralisert. Derfor kan RDBMS-behandling raskt utføres ved hjelp av et spørrespråk som SQL. På den annen side er big data veldig stor og distribuert over internett, og behandlingen av big data vil derfor trenge distribuerte systemer og verktøy for å hente ut informasjon fra dem. Big data trenger spesialiserte verktøy som Hadoop, Hive eller andre sammen med høy ytelse maskinvare og nettverk for å behandle dem.
2. Hva er kjennetegnene til big data?
Svar:
Big data har tre hovedegenskaper: Volum, variasjon og hastighet.
Volumegenskaper refererer til størrelsen på data. Anslag viser at over 3 millioner GB data genereres hver dag. Å behandle dette volumet av data er ikke mulig på en vanlig personlig datamaskin eller i et klient-servernettverk i et kontormiljø med begrenset båndbredde og lagringskapasitet. Imidlertid tilbyr skytjenester løsninger for å håndtere store datamengder og behandle dem effektivt ved hjelp av distribuerte databehandlingsarkitekturer.
Variasjonskarakteristikk refererer til formatet til big data - strukturert eller ustrukturert. Tradisjonell RDBMS passer inn i det strukturerte formatet. Et eksempel på et ustrukturert dataformat er et videofilformat, bildefiler, ren tekstformat, fra webdokument eller standard MS Word-dokumenter, alle har unike formater, og så videre. RDBMS har ikke kapasitet til å håndtere ustrukturerte dataformater. Videre må alle disse ustrukturerte dataene grupperes og konsolideres, noe som skaper behov for spesialiserte verktøy og systemer. I tillegg tilføres data hver dag, eller hvert minutt, og data vokser kontinuerlig. Derfor er big data mer synonymt med variasjon.
Hastighetskarakteristikken refererer til hastigheten som data opprettes og effektiviteten som kreves for å behandle alle dataene. For eksempel får Facebook tilgang av over 1, 6 milliarder brukere på en måned. På samme måte er det andre sosiale nettverksnettsteder, YouTube, Google-tjenester osv. Slike datastrømmer må behandles ved å bruke spørsmål i sanntid og må lagres uten tap av data. Dermed er hastighetskarakteristikken viktig i behandling av store data.
I tillegg inkluderer andre egenskaper sannhet og verdi. Veracity vil avgjøre påliteligheten og påliteligheten til data, og verdien er verdien av organisasjoner fra behandling av big data.
La oss gå til de neste spørsmålene om Big Data-intervju
3. Hvorfor er big data viktig for organisasjoner?
Svar:
Dette er det grunnleggende Big Data-intervjuspørsmålet som stilles i et intervju. Big data er viktig fordi organisasjoner kan behandle big data ved å behandle big data og få innsiktinformasjon relatert til
• Kostnadsreduksjon
• Forbedringer i produkter eller tjenester
• For å forstå kundeadferd og markeder
• Effektiv beslutningstaking
• Å bli mer konkurransedyktig
4. Nevn noen verktøy eller systemer som brukes i databehandling?
Svar:
Big databehandling og analyse kan gjøres ved hjelp av,
• Hadoop
• Hive
• Gris
• Mahout
• Flume
Del 2 - Big data intervjuspørsmål (avansert)
La oss nå se på de avanserte spørsmålene om Big Data Interview.
5. Hvordan kan big data støtte organisasjoner?
Svar:
Big data har potensial til å støtte organisasjoner på mange måter. Informasjon hentet fra big data kan brukes i,
• Bedre koordinering med kunder og interessenter og for å løse problemer
• Forbedre rapportering og analyse for produkt- eller tjenesteforbedringer
• Tilpass produkter og tjenester til utvalgte markeder
• Sørg for bedre informasjonsdeling
• Støtte i beslutninger om ledelse
• Identifiser nye muligheter, produktideer og nye markeder
• Samle data fra flere kilder og arkiver dem for fremtidig referanse
• Vedlikeholde databaser, systemer
• Bestem resultatmålinger
• Forstå gjensidig avhengighet mellom forretningsfunksjoner
• Evaluer organisatoriske resultater
6. Forklar hvor store data som kan brukes for å øke forretningsverdien?
Svar:
Selv om vi forstår behovet for å analysere big data, vil en slik analyse hjelpe bedrifter med å identifisere sin posisjon i markeder, og hjelpe bedrifter til å skille seg fra sine konkurrenter. For eksempel, fra resultatene fra big data-analyse, kan organisasjoner forstå behovet for tilpassede produkter eller kan forstå potensielle markeder for å øke inntektene og verdien. Analyse av big data vil innebære gruppering av data fra forskjellige kilder for å forstå trender og informasjon relatert til virksomheten. Når big data-analyse blir utført på en planlagt måte ved å samle inn data fra riktige kilder, kan organisasjoner enkelt generere forretningsverdi og inntekter med nesten 5% til 20%. Noen eksempler på slike organisasjoner er Amazon, Linkedin, WalMart og mange andre.
La oss gå til de neste spørsmålene om Big Data-intervju
7. Hva er implementering av big data-løsning?
Svar:
Store dataløsninger implementeres i liten skala først, basert på et konsept som passer for virksomheten. Fra resultatet, som er en prototypeløsning, skaleres virksomhetsløsningen videre. Dette er de mest populære spørsmålene om Big Data-intervju som ble stilt i et Big Data-intervju. Noen av de beste praksisene som fulgte i bransjen inkluderer,
• Å ha klare prosjektmål og å samarbeide der det er nødvendig
• Samle inn data fra riktige kilder
• Forsikre deg om at resultatene ikke er skjeve fordi dette kan føre til gale konklusjoner
• Vær forberedt på å innovere ved å vurdere hybride tilnærminger i behandlingen ved å inkludere data fra strukturerte og ustrukturerte typer, inkluderer både interne og eksterne datakilder
• Forstå effekten av big data på eksisterende informasjonsstrømmer i organisasjonen
8. Hva er trinnene involvert i big data-løsninger?
Svar:
Store dataløsninger følger tre standardtrinn i implementeringen. De er:
Inntak av data: Dette trinnet vil definere tilnærmingen for å trekke ut og konsolidere data fra flere kilder. Datakilder kan for eksempel være sosiale nettverksfeeds, CRM, RDBMS osv. Dataene som er hentet fra forskjellige kilder lagres i et Hadoop distribuert filsystem (HDFS).
Datalagring: Dette er det andre trinnet, de ekstraherte dataene lagres. Denne lagringen kan være i HDFS eller HBase (NoSQL-database).
Behandle dataene: Dette er det siste trinnet. Dataene som er lagret, må behandles. Behandlingen gjøres ved hjelp av verktøy som Spark, Pig, MapReduce og andre.
Anbefalt artikkel
Dette har vært en omfattende guide til spørsmålene og svarene til Big Data-intervjuet, slik at kandidaten lett kan slå sammen disse Big Data-intervjuspørsmålene. Du kan også se på følgende artikler for å lære mer -
- MBA-intervju spørsmål du må vite !!!
- Noen viktige tips til eksklusivt jobbintervju (nyttig)
- Spørsmål om kredittanalytikerintervju
- 10 utmerkede MBA-intervjuspørsmål
- Viktige tips for å overleve panelintervju (nyttig)
- Her er noen eksklusive triks for jobbintervju (siste)