Introduktion till Big Data intervjufrågor och svar
All typ av data som genereras på internet benämns Big Data, över hundratals GB data genereras endast via internet genom online-aktiviteter. Onlineaktivitet som webbaktivitet, bloggar, text, video / ljudfiler, bilder, e-post, socialt nätverk. Big data behöver specialiserade system och mjukvaruverktyg för att bearbeta all ostrukturerad data. Data som kan genereras från dessa aktiviteter benämns Big Data. Big Data är helt bred och distribueras över internet och därför behöver bearbetningen av big data distribuerade system och verktyg för att extrahera information från dem.
Nedan följer några viktiga Big Data-intervjufrågor och svar:
Om du letar efter ett jobb som är relaterat till Big Data måste du förbereda dig för intervjufrågorna Big Data från 2019. Även om varje Big Data-intervju är annorlunda och omfattningen av ett jobb också är annorlunda, kan vi hjälpa dig med de bästa Big Data-intervjuerna och svaren, vilket hjälper dig att ta språng och få din framgång i din Big Data-intervju.
Dessa frågor är indelade i två delar:
Del 1 - Big Data Interview Questions (Basic)
Den första delen täcker grundläggande Big Data-intervjufrågor och svar
1. Vad innebär big data och hur skiljer de sig?
Svar:
Big data är termen för att representera alla typer av data som genereras på internet. På internet genereras över hundratals GB data endast av onlineaktiviteter. Här innebär onlineaktivitet webbaktivitet, bloggar, text, video / ljudfiler, bilder, e-post, socialt nätverk och så vidare. Big data kan kallas data skapade från alla dessa aktiviteter. Data som genereras online är mestadels i ostrukturerad form. Big data kommer också att innehålla transaktionsdata i databasen, systemloggfiler, tillsammans med data som genereras från smarta enheter som sensorer, IoT, RFID-taggar osv. Utöver online-aktiviteter.
Big data behöver specialiserade system och mjukvaruverktyg för att bearbeta all ostrukturerad data. Enligt vissa branscher uppskattar faktiskt nästan 85% av de data som genereras på internet ostrukturerade. Vanligtvis har relationsdatabaser ett strukturerat format och databasen är centraliserad. Därför kan RDBMS-behandling snabbt göras med hjälp av ett frågespråk som SQL. Å andra sidan är big data mycket stor och distribueras över internet och därför måste bearbetning av big data behöva distribuerade system och verktyg för att extrahera information från dem. Big data behöver specialverktyg som Hadoop, Hive eller andra tillsammans med högpresterande hårdvara och nätverk för att bearbeta dem.
2. Vilka kännetecken för big data?
Svar:
Big data har tre huvudegenskaper: Volym, variation och hastighet.
Volymkarakteristik hänvisar till storleken på data. Uppskattningar visar att över 3 miljoner GB data genereras varje dag. Det är inte möjligt att bearbeta denna datamängd i en vanlig persondator eller i ett klientservernätverk i en kontorsmiljö med begränsad bandbredd och lagringskapacitet. Men molntjänster tillhandahåller lösningar för att hantera stora datavolymer och bearbeta dem effektivt med distribuerade datorarkitekturer.
Variationskarakteristik hänvisar till formatet för big data - strukturerat eller ostrukturerat. Traditionell RDBMS passar in i det strukturerade formatet. Ett exempel på ett ostrukturerat dataformat är ett videofilformat, bildfiler, vanlig textformat, från webbdokument eller standard MS Word-dokument, alla har unika format och så vidare. Observera att RDBMS inte har kapacitet att hantera ostrukturerade dataformat. Dessutom måste alla dessa ostrukturerade data grupperas och konsolideras vilket skapar behovet av specialiserade verktyg och system. Dessutom läggs data till varje dag eller varje minut och data växer kontinuerligt. Därför är big data mer synonymt med variation.
Hastighetsegenskapen avser hastigheten med vilken data skapas och effektiviteten som krävs för att bearbeta alla data. Till exempel har Facebook åtkomst av över 1, 6 miljarder användare på en månad. På samma sätt finns det andra sociala nätverkssajter, YouTube, Google-tjänster osv. Sådana dataströmmar måste behandlas med frågor i realtid och måste lagras utan dataförlust. Således är hastighetskarakteristiken viktig i stordatabehandling.
Dessutom inkluderar andra egenskaper veracitet och värde. Veracity kommer att bestämma pålitlighet och tillförlitlighet för data och värdet är det värde som organisationerna härrör från stor databehandling.
Låt oss gå till nästa Big Data-intervjufrågor
3. Varför är big data viktigt för organisationer?
Svar:
Detta är den grundläggande Big Data-intervjufrågan som ställs i en intervju. Big data är viktigt eftersom organisationer kan bearbeta insiktsinformation relaterad till:
• Kostnadsminskning
• Förbättringar av produkter eller tjänster
• Förstå kundbeteende och marknader
• Effektivt beslutsfattande
• Att bli mer konkurrenskraftig
4. Nämn några verktyg eller system som används vid bearbetning av big data?
Svar:
Big databehandling och analys kan göras med hjälp av,
• Hadoop
• Hive
• Gris
• Mahout
• Flume
Del 2 - Intervjufrågor för Big data (avancerat)
Låt oss nu titta på de avancerade intervjufrågorna för Big data.
5. Hur kan big data stödja organisationer?
Svar:
Big data har potential att stödja organisationer på många sätt. Information extraherad från big data kan användas i,
• Bättre samordning med kunder och intressenter och för att lösa problem
• Förbättra rapportering och analys för förbättringar av produkter eller tjänster
• Anpassa produkter och tjänster till utvalda marknader
• Se till bättre informationsdelning
• Stöd i ledningsbeslut
• Identifiera nya möjligheter, produktidéer och nya marknader
• Samla in data från flera källor och arkivera dem för framtida referens
• Underhålla databaser, system
• Bestäm prestandametriker
• Förstå inbördes beroende mellan affärsfunktioner
• Utvärdera organisationsprestanda
6. Förklara hur stor data kan användas för att öka affärsvärdet?
Svar:
Medan man förstår behovet av att analysera big data, kommer sådan analys att hjälpa företag att identifiera sin position på marknaderna och hjälpa företag att skilja sig från sina konkurrenter. Till exempel, från resultaten från big data-analys, kan organisationer förstå behovet av anpassade produkter eller förstå potentiella marknader för att öka intäkter och värde. Att analysera big data innebär att gruppera data från olika källor för att förstå trender och information relaterad till företag. När big data-analys görs på ett planerat sätt genom att samla in data från rätt källor, kan organisationer enkelt generera affärsvärde och intäkter med nästan 5% till 20%. Några exempel på sådana organisationer är Amazon, Linkedin, WalMart och många andra.
Låt oss gå till nästa Big Data-intervjufrågor
7. Vad är implementering av big data-lösning?
Svar:
Big data-lösningar implementeras först i liten skala, baserat på ett koncept som är lämpligt för verksamheten. Från resultatet, som är en prototyplösning, skalas affärslösningen ytterligare. Detta är de mest populära Big Data-intervjufrågorna som ställts i en Big Data-intervju. Några av de bästa metoderna som följts inom branschen inkluderar,
• Att ha tydliga projektmål och att samarbeta där så är nödvändigt
• Samla in data från rätt källor
• Se till att resultaten inte är sned, eftersom det kan leda till felaktiga slutsatser
• Var beredd att innovera genom att överväga hybridmetoder i bearbetning genom att inkludera data från strukturerade och ostrukturerade typer, inkludera både interna och externa datakällor
• Förstå inverkan av big data på befintliga informationsflöden i organisationen
8. Vilka är stegen i big data-lösningar?
Svar:
Big data-lösningar följer tre standardsteg i implementeringen. Dom är:
Intag av data: Detta steg definierar metoden för att extrahera och konsolidera data från flera källor. Exempelvis kan datakällor vara sociala nätverksflöden, CRM, RDBMS etc. Data som extraheras från olika källor lagras i ett Hadoop distribuerat filsystem (HDFS).
Datalagring: Detta är det andra steget, de extraherade data lagras. Denna lagring kan vara i HDFS eller HBase (NoSQL-databas).
Bearbeta data: Detta är det sista steget. De lagrade uppgifterna måste behandlas. Bearbetningen sker med hjälp av verktyg som Spark, Pig, MapReduce och andra.
Rekommenderad artikel
Detta har varit en omfattande guide till Big Data-intervjufrågorna och svaren så att kandidaten lätt kan slå ned dessa Big Data-intervjufrågor. Du kan också titta på följande artiklar för att lära dig mer -
- MBA-intervjufrågor du måste veta !!!
- Några viktiga tips till exklusiv jobbintervju (användbar)
- Credit Analyst Interview Questions
- 10 utmärkta MBA-intervjufrågor
- Viktiga tips för att överleva intervju från panelen (användbara)
- Här är några exklusiva trick för jobbintervjuer (senaste)