Uvod v vprašanja in odgovore v intervjuju Big Data
Vse vrste podatkov, ki nastajajo v internetu, se imenujejo Big Data, več kot sto GB podatkov se preko spleta ustvari samo s spletnimi dejavnostmi. Spletne dejavnosti, kot so spletna dejavnost, blogi, besedilne, video / zvočne datoteke, slike, e-pošta, dejavnost družabnih omrežij. Veliki podatki potrebujejo specializirane sisteme in programska orodja za obdelavo vseh nestrukturiranih podatkov. Podatki, ki jih je mogoče ustvariti iz teh dejavnosti, imenujemo Big Data. Big Data je popolnoma širok in se distribuira po internetu, zato obdelava velikih podatkov potrebuje distribuirane sisteme in orodja, da bi iz njih črpali informacije.
Spodaj je nekaj pomembnih vprašanj in odgovorov za intervju z Big Data 2019:
Če iščete službo, povezano z Big Data, se morate pripraviti na vprašanja o intervjuju za Big Data v letu 2019. Čeprav je vsak intervju z Big Data različen in je obseg dela tudi drugačen, vam lahko pomagamo z vrhunskimi vprašanji in odgovori za Big Data, ki vam bodo pomagali narediti korak in doseči svoj uspeh v intervjuju z Big Data.
Ta vprašanja so razdeljena na dva dela:
1. del - Vprašanja za velike podatke o intervjuju (osnovno)
Ta prvi del zajema osnovna vprašanja in odgovore o intervjuju z Big Data
1. Kakšen je pomen velikih podatkov in kako se razlikujejo?
Odgovor:
Veliki podatki so pojem, ki predstavlja vse vrste podatkov, ustvarjenih na internetu. Na spletu več kot sto GB podatkov ustvari samo spletna dejavnost. Tu spletna dejavnost pomeni spletno aktivnost, bloge, besedilne, video / zvočne datoteke, slike, e-pošto, dejavnost družabnih omrežij ipd. Veliki podatki se lahko nanašajo na podatke, ustvarjene iz vseh teh dejavnosti. Podatki, ustvarjeni na spletu, so večinoma v nestrukturirani obliki. Med velike dejavnosti bodo poleg spletnih dejavnosti vključeni tudi podatki o transakcijah v bazi podatkov, sistemske datoteke dnevnika, skupaj s podatki, ustvarjenimi iz pametnih naprav, kot so senzorji, IoT, oznake RFID itd.
Veliki podatki potrebujejo specializirane sisteme in programska orodja za obdelavo vseh nestrukturiranih podatkov. Dejansko je po nekaterih ocenah industrije skoraj 85% podatkov, ustvarjenih na internetu, nestrukturiranih. Ponavadi imajo relacijske baze podatkov strukturiran format in baza podatkov je centralizirana. Zato je mogoče obdelavo RDBMS hitro opraviti s poizvedbenim jezikom, kot je SQL. Po drugi strani so veliki podatki zelo veliki in se distribuirajo po internetu, zato bodo za obdelavo velikih podatkov potrebni črpani sistemi in orodja za črpanje informacij iz njih. Za velike podatke so potrebna posebna orodja, kot so Hadoop, Hive ali druga, skupaj z visoko zmogljivo strojno opremo in omrežji za njihovo obdelavo.
2. Kakšne so značilnosti velikih podatkov?
Odgovor:
Veliki podatki imajo tri glavne značilnosti: glasnost, raznolikost in hitrost.
Karakteristika obsega se nanaša na velikost podatkov. Ocene kažejo, da se dnevno ustvari več kot 3 milijone GB podatkov. Obdelava te količine podatkov v običajnem osebnem računalniku ali v omrežju odjemalec-strežnik v pisarniškem okolju z omejeno pasovno širino in pomnilniškimi zmogljivostmi ni mogoča. Vendar storitve v oblaku ponujajo rešitve za obdelavo velikih količin podatkov in jih učinkovito obdelujejo z uporabo distribuirane računalniške arhitekture.
Karakteristika sorte se nanaša na obliko velikih podatkov - strukturiranih ali nestrukturiranih. Tradicionalni RDBMS se prilega strukturirani obliki. Primer nestrukturirane oblike podatkov je, oblika video datoteke, slikovne datoteke, navadna oblika besedila iz spletnega dokumenta ali standardnih dokumentov MS Word, vsi imajo edinstvene formate ipd. Upoštevati moramo tudi, da RDBMS nima zmožnosti za obdelavo nestrukturiranih formatov podatkov. Poleg tega je treba vse te nestrukturirane podatke združiti in združiti, kar povzroča potrebo po specializiranih orodjih in sistemih. Poleg tega se podatki dodajajo vsak dan ali vsako minuto in podatki nenehno rastejo. Zato so veliki podatki sinonim za raznolikost.
Značilnost hitrosti se nanaša na hitrost ustvarjanja podatkov in učinkovitost, potrebno za obdelavo vseh podatkov. Tako na primer do Facebooka v mesecu dostopa več kot 1, 6 milijarde uporabnikov. Prav tako obstajajo druga spletna mesta v družabnih omrežjih, YouTube, Googlove storitve itd. Takšne tokove podatkov je treba obdelati s poizvedbami v realnem času in jih shraniti brez izgube podatkov. Tako je značilnost hitrosti pomembna pri obdelavi velikih podatkov.
Poleg tega druge značilnosti vključujejo resničnost in vrednost. Verodostojnost bo določila zanesljivost in zanesljivost podatkov, vrednost pa je organizacija, ki jo organizacije pridobivajo z veliko obdelavo podatkov.
Pojdimo na naslednja vprašanja o intervjuju z velikimi podatki
3. Zakaj so veliki podatki pomembni za organizacije?
Odgovor:
To je osnovno vprašanje o velikih podatkih, ki so ga postavili v intervjuju. Veliki podatki so pomembni, saj lahko organizacije z obdelavo velikih podatkov pridobijo vpogled v informacije o:
• Zmanjšanje cene
• Izboljšave izdelkov ali storitev
• Razumevanje vedenja strank in trgov
• Učinkovito odločanje
• postati bolj konkurenčen
4. Navedite nekaj orodij ali sistemov, ki se uporabljajo pri obdelavi velikih podatkov?
Odgovor:
Obdelavo in analizo podatkov lahko opravite z uporabo,
• Hadoop
• Panj
• Prašič
• Mahout
• Koprčka
2. del - Vprašanja o intervjuju z velikimi podatki (napredno)
Oglejmo si zdaj napredna vprašanja o intervjuju z velikimi podatki.
5. Kako lahko organizacije za podporo velikih podatkov?
Odgovor:
Veliki podatki imajo potencial za podporo organizacijam na več načinov. Informacije, pridobljene iz velikih podatkov, se lahko uporabljajo v,
• Boljša koordinacija s strankami in zainteresiranimi stranmi ter reševanje težav
• Izboljšati poročanje in analizo izboljšav izdelkov ali storitev
• Prilagodite izdelke in storitve izbranim trgom
• Zagotovite boljšo izmenjavo informacij
• Podpora pri upravljavskih odločitvah
• Prepoznajte nove priložnosti, ideje o izdelkih in nove trge
• Zberite podatke iz več virov in jih arhivirajte za nadaljnjo uporabo
• Vzdrževanje baz podatkov, sistemov
• Določite meritve uspešnosti
• Razumeti soodvisnost med poslovnimi funkcijami
• Ocenite uspešnost organizacije
6. Pojasnite, kako veliki podatki se lahko uporabljajo za povečanje poslovne vrednosti?
Odgovor:
Takšna analiza bo ob razumevanju potrebe po analizi velikih podatkov pomagala podjetjem, da ugotovijo svoj položaj na trgih, podjetjem pa se lahko ločila od svojih konkurentov. Na primer, iz rezultatov analize velikih podatkov lahko organizacije razumejo potrebo po prilagojenih izdelkih ali potencialne trge za povečanje prihodkov in vrednosti. Analiza velikih podatkov bo vključevala združevanje podatkov iz različnih virov, da bi razumeli trende in informacije, povezane s poslovanjem. Ko se analiza velikih podatkov opravi načrtno z zbiranjem podatkov iz pravih virov, lahko organizacije enostavno ustvarijo poslovno vrednost in prihodek za skoraj 5 do 20%. Nekaj primerov takšnih organizacij so Amazon, Linkedin, WalMart in mnogi drugi.
Pojdimo na naslednja vprašanja o intervjuju z velikimi podatki
7. Kaj je izvajanje velikih podatkovnih rešitev?
Odgovor:
Rešitve velikih podatkov se najprej izvajajo v majhnem obsegu, ki temeljijo na konceptu, ki je primeren za podjetje. Na podlagi rezultata, ki je prototipska rešitev, se poslovna rešitev še bolj razširi. To je najbolj priljubljeno vprašanje o intervjuju z Big Data, ki so ga postavili v intervjuju z Big Data. Nekatere najboljše prakse, ki jih upoštevamo v panogi, vključujejo,
• Imeti jasne cilje projekta in sodelovati, kadar je to potrebno
• Zbiranje podatkov iz pravih virov
• Prepričajte se, da rezultati niso popačeni, ker to lahko vodi do napačnih zaključkov
• Bodite pripravljeni na novost z upoštevanjem hibridnih pristopov pri obdelavi, tako da vključite podatke strukturirane in nestrukturirane vrste, vključite notranje in zunanje vire podatkov
• Razumevanje vpliva velikih podatkov na obstoječe informacijske tokove v organizaciji
8. Kateri koraki so vključeni v rešitve velikih podatkov?
Odgovor:
Velike podatkovne rešitve sledijo trem standardnim korakom pri njegovi implementaciji. To so:
Zaužitje podatkov: ta korak bo določil pristop k pridobivanju in utrjevanju podatkov iz več virov. Na primer, viri podatkov so lahko viri družbenih omrežij, CRM, RDBMS itd. Podatki, pridobljeni iz različnih virov, so shranjeni v distribucijskem datotečnem sistemu Hadoop (HDFS).
Shranjevanje podatkov: To je drugi korak, shranjeni podatki so shranjeni. Ta pomnilnik je lahko v HDFS ali HBase (baza podatkov NoSQL).
Obdelava podatkov: To je zadnji korak. Shranjeni podatki morajo biti obdelani. Obdelava poteka s pomočjo orodij, kot so Spark, Pig, MapReduce in druga.
Priporočeni članek
To je izčrpen vodnik glede vprašanj in odgovorov o intervjuju z Big Data, tako da lahko kandidat brez težav razreši ta vprašanja o intervjuju z Big Data. Če želite izvedeti več, si oglejte tudi naslednje članke -
- Vprašanja o intervjuju MBA, ki jih morate vedeti !!!
- Nekaj pomembnih nasvetov za ekskluzivni razgovor o zaposlitvi (koristno)
- Vprašanja o intervjuju s kreditnim analitikom
- 10 odličnih vprašanj za intervju MBA
- Pomembni nasveti za preživetje intervjuja na plošči (koristno)
- Tukaj je nekaj ekskluzivnih trikov z intervjujem za zaposlitev (najnovejše)