Úvod do otázok a odpovedí na rozhovor s dátami Big Data
Všetky druhy údajov, ktoré generujú na internete, sa nazývajú Big Data, viac ako stovky GB údajov sa generujú prostredníctvom internetu iba prostredníctvom online aktivít. Aktivita online, napríklad webová aktivita, blogy, text, video / zvukové súbory, obrázky, e-mail, aktivita v sociálnej sieti. Veľké dáta potrebujú špecializované systémy a softvérové nástroje na spracovanie všetkých neštruktúrovaných údajov. Údaje, ktoré je možné z týchto aktivít získať, sa označujú ako údaje Big Data. Big Data je úplne široký a distribuovaný cez internet, a preto spracovanie veľkých dát vyžaduje distribuované systémy a nástroje, aby z nich bolo možné získať informácie.
Nižšie sú uvedené niektoré dôležité otázky a odpovede týkajúce sa rozhovoru o veľkých údajoch z roku 2019:
Ak hľadáte prácu, ktorá súvisí s Big Data, musíte sa pripraviť na otázky týkajúce sa rozhovoru s Big Data 2019. Aj keď sa každý rozhovor s Big Data líši a rozsah zamestnania sa tiež líši, môžeme vám pomôcť s najlepšími otázkami a odpoveďami s rozhovormi s Big Data, ktoré vám pomôžu urobiť krok a získať úspech v rozhovore s Big Data.
Tieto otázky sú rozdelené do dvoch častí:
1. časť - Otázky týkajúce sa veľkých dátových rozhovorov (základné)
Táto prvá časť sa venuje základným otázkam a odpovediam na rozhovor s Big Data
1. Aký je význam veľkých údajov a ako sa líšia?
odpoveď:
Veľké dáta znamenajú všetky druhy údajov generovaných na internete. Na internete sa vyše stovky GB údajov generuje iba prostredníctvom online aktivity. Tu online aktivita znamená aktivitu na webe, blogy, text, video / zvukové súbory, obrázky, e-mail, aktivitu na sociálnych sieťach atď. Veľké údaje možno označiť ako údaje vytvorené zo všetkých týchto činností. Údaje generované online sú väčšinou neštruktúrované. Veľké dáta budú okrem online aktivít zahŕňať aj údaje o transakciách v databáze, súbory systémových protokolov, spolu s údajmi generovanými z inteligentných zariadení, ako sú senzory, IoT, RFID tagy atď.
Veľké dáta potrebujú špecializované systémy a softvérové nástroje na spracovanie všetkých neštruktúrovaných údajov. Podľa niektorých odhadov odvetvia je takmer 85% údajov vytvorených na internete neštruktúrovaných. Relačné databázy majú zvyčajne štruktúrovaný formát a databáza je centralizovaná. Preto sa spracovanie RDBMS dá rýchlo vykonať pomocou jazyka dotazu, ako je SQL. Na druhej strane veľké dáta sú veľmi veľké a distribuujú sa cez internet, a preto spracovanie veľkých údajov bude vyžadovať distribuované systémy a nástroje na extrahovanie informácií z nich. Veľké dáta potrebujú na ich spracovanie špecializované nástroje ako Hadoop, Hive alebo iné, spolu s vysokovýkonným hardvérom a sieťami.
2. Aké sú charakteristiky veľkých údajov?
odpoveď:
Veľké údaje majú tri hlavné charakteristiky: objem, rozmanitosť a rýchlosť.
Objemová charakteristika sa vzťahuje na veľkosť údajov. Odhady ukazujú, že každý deň sa vygeneruje viac ako 3 milióny GB údajov. Spracovanie tohto objemu údajov nie je možné v bežnom osobnom počítači alebo v sieti klient-server v kancelárskom prostredí s obmedzenou výpočtovou šírkou pásma a úložnou kapacitou. Cloudové služby však poskytujú riešenia na zvládnutie veľkých objemov údajov a ich efektívne spracovanie pomocou architektúr distribuovaných výpočtov.
Odroda charakteristika sa týka formátu veľkých dát - štruktúrovaných alebo nestrukturovaných. Tradičné RDBMS sa zmestia do štruktúrovaného formátu. Príkladom neštruktúrovaného dátového formátu je formát video súboru, obrazové súbory, formát obyčajného textu, z webového dokumentu alebo štandardných dokumentov MS Word, všetky majú jedinečné formáty atď. Všimnite si tiež, že RDBMS nemá kapacitu na spracovanie neštruktúrovaných dátových formátov. Všetky tieto neštruktúrované údaje musia byť ďalej zoskupené a konsolidované, čo vytvára potrebu špecializovaných nástrojov a systémov. Okrem toho sa nové údaje pridávajú každý deň alebo každú minútu a údaje neustále rastú. Preto sú veľké údaje synonymom odrody.
Rýchlostná charakteristika sa týka rýchlosti, akou sa vytvárajú údaje, a účinnosti požadovanej na spracovanie všetkých údajov. Napríklad na Facebook má prístup viac ako 1, 6 miliardy používateľov za mesiac. Podobne existujú aj iné weby sociálnych sietí, YouTube, služby Google atď. Takéto dátové toky sa musia spracovať pomocou dopytov v reálnom čase a musia sa ukladať bez straty údajov. Pri spracovaní veľkých údajov je teda dôležitá charakteristika rýchlosti.
Okrem toho ďalšie charakteristiky zahŕňajú pravdivosť a hodnotu. Spoľahlivosť určí spoľahlivosť a spoľahlivosť údajov a hodnota je hodnota získaná organizáciami zo spracovania veľkých údajov.
Prejdime k ďalším otázkam týkajúcim sa veľkých dátových rozhovorov
3. Prečo sú veľké údaje dôležité pre organizácie?
odpoveď:
Toto je základná otázka týkajúca sa rozhovoru s veľkými údajmi položená pri rozhovore. Veľké dáta sú dôležité, pretože spracovaním veľkých údajov môžu organizácie získať informácie o štatistikách týkajúcich sa:
• Zníženie nákladov
• Vylepšenia výrobkov alebo služieb
• Pochopiť správanie zákazníkov a trhy
• Efektívne rozhodovanie
• Zvýšiť konkurencieschopnosť
4. Pomenujte niektoré nástroje alebo systémy používané pri spracovaní veľkých údajov?
odpoveď:
Veľké spracovanie údajov a ich analýzu je možné vykonať pomocou,
• Hadoop
• Úľ
• Prasa
• Mahout
• Flume
2. časť - Rozhovory s veľkými dátami (rozšírené)
Pozrime sa teraz na pokročilé otázky týkajúce sa rozhovoru s veľkými dátami.
5. Ako môžu organizácie na podporu veľkých údajov?
odpoveď:
Veľké dáta majú potenciál podporovať organizácie mnohými spôsobmi. Informácie extrahované z veľkých údajov možno použiť v,
• Lepšia koordinácia so zákazníkmi a zainteresovanými stranami a riešenie problémov
• Vylepšiť vykazovanie a analýzu zlepšenia produktu alebo služby
• Prispôsobiť produkty a služby vybraným trhom
• Zabezpečiť lepšie zdieľanie informácií
• Podpora pri rozhodovaní vedenia
• Identifikovať nové príležitosti, nápady na výrobky a nové trhy
• Zhromažďujte údaje z viacerých zdrojov a archivujte ich pre budúce použitie
• Údržba databáz, systémov
• Určenie metrík výkonnosti
• Pochopiť vzájomné závislosti medzi obchodnými funkciami
• Vyhodnotiť výkonnosť organizácie
6. Vysvetlite, aké veľké údaje možno použiť na zvýšenie obchodnej hodnoty?
odpoveď:
Takáto analýza pochopí, že je potrebné analyzovať veľké údaje, a pomôže tak podnikom určiť ich postavenie na trhoch a podnikom pomôcť odlíšiť sa od konkurencie. Napríklad z výsledkov analýzy veľkých údajov môžu organizácie pochopiť potrebu prispôsobených produktov alebo pochopiť potenciálne trhy smerom k zvyšovaniu výnosov a hodnoty. Analýza veľkých údajov bude zahŕňať zoskupovanie údajov z rôznych zdrojov s cieľom porozumieť trendom a informáciám súvisiacim s podnikaním. Ak sa analýza veľkých údajov vykonáva plánovaným spôsobom zhromažďovaním údajov z tých správnych zdrojov, organizácie môžu ľahko generovať obchodnú hodnotu a príjmy takmer o 5% až 20%. Príkladmi takýchto organizácií sú Amazon, Linkedin, WalMart a mnoho ďalších.
Prejdime k ďalším otázkam týkajúcim sa veľkých dátových rozhovorov
7. Čo je implementácia veľkých dátových riešení?
odpoveď:
Veľké dátové riešenia sa implementujú najskôr v malom rozsahu a sú založené na koncepcii vhodnej pre daný podnik. Výsledkom, ktorý je prototypovým riešením, je podnikové riešenie ďalej zväčšené. Toto sú najobľúbenejšie otázky týkajúce sa rozhovoru s veľkými údajmi, ktoré sa kladú v rozhovore s veľkými údajmi. Niektoré z najlepších postupov, ktoré sa v odbore dodržiavali, zahŕňajú:
• Mať jasné ciele projektu a spolupracovať tam, kde je to potrebné
• Zhromažďovanie údajov z vhodných zdrojov
• Zabezpečte, aby výsledky neboli skreslené, pretože by to mohlo viesť k nesprávnym záverom
• Buďte pripravení inovovať zvážením hybridných prístupov pri spracovaní zahrnutím údajov zo štruktúrovaných a neštruktúrovaných typov, vrátane interných aj externých zdrojov údajov
• Pochopiť vplyv veľkých údajov na existujúce informačné toky v organizácii
8. Aké sú kroky pri riešení veľkých dát?
odpoveď:
Veľké dátové riešenia sa pri implementácii riadia tromi štandardnými krokmi. Oni sú:
Príjem údajov: Tento krok definuje prístup k extrahovaniu a konsolidácii údajov z viacerých zdrojov. Napríklad, dátovými zdrojmi môžu byť zdroje sociálnych sietí, CRM, RDBMS, atď. Údaje extrahované z rôznych zdrojov sú uložené v distribuovanom súborovom systéme Hadoop (HDFS).
Ukladanie údajov: Toto je druhý krok, extrahované údaje sa ukladajú. Toto úložisko môže byť v HDFS alebo HBase (databáza NoSQL).
Spracovanie údajov: Toto je posledný krok. Uložené údaje sa musia spracovať. Spracovanie sa vykonáva pomocou nástrojov ako Spark, Pig, MapReduce a ďalšie.
Odporúčaný článok
Toto bol komplexný sprievodca k otázkam a odpovediam na otázky týkajúce sa rozhovoru s veľkými dátami, aby uchádzač mohol tieto otázky týkajúce sa rozhovorov s veľkými údajmi ľahko zareagovať. Ďalšie informácie nájdete aj v nasledujúcich článkoch -
- MBA Interview Otázky, ktoré musíte vedieť !!!
- Niekoľko dôležitých tipov na exkluzívny pracovný pohovor (užitočné)
- Otázky týkajúce sa rozhovorov s úverovými analytikmi
- 10 vynikajúcich otázok na rozhovor MBA
- Dôležité tipy na prežitie rozhovoru s panelom (užitočné)
- Tu sú niektoré exkluzívne triky s pohovormi (najnovšie)