Einführung in Fragen und Antworten zu Big Data-Interviews
Alle Arten von Daten, die im Internet generiert werden, werden als Big Data bezeichnet. Über Hunderte von GB Daten werden über das Internet nur durch Online-Aktivitäten generiert. Online-Aktivitäten wie Webaktivitäten, Blogs, Text, Video- / Audiodateien, Bilder, E-Mails und Aktivitäten in sozialen Netzwerken. Big Data benötigt spezielle Systeme und Softwaretools, um alle unstrukturierten Daten zu verarbeiten. Daten, die aus diesen Aktivitäten generiert werden können, werden als Big Data bezeichnet. Big Data ist vollständig breit und über das Internet verteilt. Daher sind für die Verarbeitung von Big Data verteilte Systeme und Tools erforderlich, um Informationen daraus zu extrahieren.
Im Folgenden finden Sie einige wichtige Fragen und Antworten zum Big Data-Interview für 2019:
Wenn Sie nach einem Job suchen, der mit Big Data zusammenhängt, müssen Sie sich auf die Fragen des Big Data-Vorstellungsgesprächs 2019 vorbereiten. Obwohl jedes Big Data-Interview anders ist und der Umfang eines Jobs auch anders ist, können wir Ihnen mit den wichtigsten Fragen und Antworten zu Big Data-Interviews helfen, den Sprung zu wagen und Ihren Erfolg in Ihrem Big Data-Interview zu sichern.
Diese Fragen gliedern sich in zwei Teile:
Teil 1 - Fragen zu Big Data-Vorstellungsgesprächen (Grundkenntnisse)
In diesem ersten Teil werden grundlegende Fragen und Antworten zu Big Data-Interviews behandelt
1. Was bedeutet Big Data und wie unterscheidet es sich?
Antworten:
Big Data ist der Begriff für alle Arten von Daten, die im Internet generiert werden. Im Internet werden über Hunderte von GB Daten nur durch Online-Aktivitäten generiert. Hier bedeutet Online-Aktivität Webaktivität, Blogs, Text, Video- / Audiodateien, Bilder, E-Mail, Aktivitäten in sozialen Netzwerken und so weiter. Big Data kann als Daten bezeichnet werden, die aus all diesen Aktivitäten erstellt wurden. Online generierte Daten sind meist unstrukturiert. Big Data umfasst neben Online-Aktivitäten auch Transaktionsdaten in der Datenbank, Systemprotokolldateien sowie Daten, die von intelligenten Geräten wie Sensoren, IoT, RFID-Tags usw. generiert werden.
Big Data benötigt spezielle Systeme und Softwaretools, um alle unstrukturierten Daten zu verarbeiten. Tatsächlich sind nach Schätzungen einiger Branchen fast 85% der im Internet generierten Daten unstrukturiert. Normalerweise haben relationale Datenbanken ein strukturiertes Format und die Datenbank ist zentralisiert. Daher kann die RDBMS-Verarbeitung mit einer Abfragesprache wie SQL schnell durchgeführt werden. Auf der anderen Seite sind Big Data sehr groß und werden über das Internet verteilt. Daher werden für die Verarbeitung von Big Data verteilte Systeme und Tools benötigt, um Informationen daraus zu extrahieren. Big Data benötigt spezielle Tools wie Hadoop, Hive oder andere sowie leistungsstarke Hardware und Netzwerke, um diese zu verarbeiten.
2. Was sind die Merkmale von Big Data?
Antworten:
Big Data weist drei Hauptmerkmale auf: Volumen, Vielfalt und Geschwindigkeit.
Das Volumenmerkmal bezieht sich auf die Datengröße. Schätzungen zufolge werden täglich über 3 Millionen GB Daten generiert. Die Verarbeitung dieses Datenvolumens ist auf einem normalen PC oder in einem Client-Server-Netzwerk in einer Büroumgebung mit begrenzter Rechenbandbreite und Speicherkapazität nicht möglich. Cloud-Dienste bieten jedoch Lösungen für die Verarbeitung großer Datenmengen und deren effiziente Verarbeitung mithilfe verteilter Computerarchitekturen.
Sortenmerkmal bezieht sich auf das Format von Big Data - strukturiert oder unstrukturiert. Traditionelles RDBMS passt in das strukturierte Format. Ein Beispiel für ein unstrukturiertes Datenformat sind Videodateiformate, Bilddateien, Nur-Text-Formate aus Webdokumenten oder MS Word-Standarddokumenten, die alle eindeutige Formate aufweisen. Zu beachten ist auch, dass RDBMS nicht in der Lage ist, unstrukturierte Datenformate zu verarbeiten. Darüber hinaus müssen all diese unstrukturierten Daten gruppiert und konsolidiert werden, was den Bedarf an speziellen Tools und Systemen schafft. Außerdem werden täglich oder jede Minute neue Daten hinzugefügt, und die Daten werden kontinuierlich erweitert. Daher ist Big Data mehr gleichbedeutend mit Vielfalt.
Die Geschwindigkeitskennlinie bezieht sich auf die Geschwindigkeit, mit der Daten erstellt werden, und auf die Effizienz, die für die Verarbeitung aller Daten erforderlich ist. Beispielsweise wird Facebook in einem Monat von über 1, 6 Milliarden Nutzern genutzt. Ebenso gibt es andere soziale Netzwerke, YouTube, Google-Dienste usw. Solche Datenströme müssen mithilfe von Abfragen in Echtzeit verarbeitet und ohne Datenverlust gespeichert werden. Daher ist die Geschwindigkeitskennlinie bei der Verarbeitung großer Datenmengen wichtig.
Darüber hinaus umfassen andere Merkmale Wahrhaftigkeit und Wert. Richtigkeit bestimmt die Zuverlässigkeit und Zuverlässigkeit von Daten, und Wert ist der Wert, den Unternehmen aus der Big-Data-Verarbeitung ziehen.
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3. Warum ist Big Data für Unternehmen wichtig?
Antworten:
Dies ist die grundlegende Frage zum Big Data-Interview, die in einem Interview gestellt wird. Big Data ist wichtig, da Unternehmen durch die Verarbeitung von Big Data Informationen zu folgenden Themen erhalten können:
• Kostenreduzierung
• Verbesserungen bei Produkten oder Dienstleistungen
• Um das Kundenverhalten und die Märkte zu verstehen
• Effektive Entscheidungsfindung
• Wettbewerbsfähiger werden
4. Nennen Sie einige Tools oder Systeme, die in der Big Data-Verarbeitung verwendet werden.
Antworten:
Big-Data-Verarbeitung und -Analyse können mit
• Hadoop
• Bienenstock
• Schwein
• Mahout
• Gerinne
Teil 2 - Fragen zu Big Data-Vorstellungsgesprächen (Fortgeschrittene)
Lassen Sie uns nun einen Blick auf die erweiterten Big-Data-Interview-Fragen werfen.
5. Wie können Big Data-Support-Organisationen?
Antworten:
Big Data hat das Potenzial, Organisationen auf vielfältige Weise zu unterstützen. Aus Big Data extrahierte Informationen können in
• Bessere Koordination mit Kunden und Stakeholdern und zur Lösung von Problemen
• Verbessern Sie die Berichterstattung und Analyse für Produkt- oder Serviceverbesserungen
• Passen Sie Produkte und Dienstleistungen an ausgewählte Märkte an
• Sorgen Sie für einen besseren Informationsaustausch
• Unterstützung bei Managemententscheidungen
• Identifizieren Sie neue Möglichkeiten, Produktideen und neue Märkte
• Sammeln Sie Daten aus mehreren Quellen und archivieren Sie sie zur späteren Bezugnahme
• Pflegen Sie Datenbanken, Systeme
• Bestimmen Sie die Leistungsmetriken
• Verstehen der Abhängigkeiten zwischen Geschäftsfunktionen
• Bewerten Sie die organisatorische Leistung
6. Erklären Sie, wie mit Big Data der Unternehmenswert gesteigert werden kann.
Antworten:
Diese Analyse ist sich der Notwendigkeit der Analyse von Big Data bewusst und hilft Unternehmen, ihre Position auf den Märkten zu identifizieren und sich von ihren Mitbewerbern abzuheben. Aus den Ergebnissen der Big-Data-Analyse können Unternehmen beispielsweise den Bedarf an kundenspezifischen Produkten ableiten oder potenzielle Märkte für die Steigerung von Umsatz und Wert verstehen. Das Analysieren von Big Data umfasst das Gruppieren von Daten aus verschiedenen Quellen, um Trends und Informationen in Bezug auf das Geschäft zu verstehen. Wenn Big Data-Analysen auf geplante Weise durchgeführt werden, indem Daten aus den richtigen Quellen gesammelt werden, können Unternehmen auf einfache Weise einen Geschäftswert und Umsatz von fast 5% bis 20% erzielen. Einige Beispiele für solche Organisationen sind Amazon, Linkedin, WalMart und viele andere.
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7. Was ist die Implementierung einer Big Data-Lösung?
Antworten:
Big-Data-Lösungen werden zunächst im kleinen Maßstab implementiert, basierend auf einem für das Unternehmen geeigneten Konzept. Aus dem Ergebnis, bei dem es sich um eine Prototyplösung handelt, wird die Geschäftslösung weiter skaliert. Dies sind die beliebtesten Fragen zu Big Data-Interviews, die in einem Big Data-Interview gestellt wurden.
• Klare Projektziele und Zusammenarbeit, wo immer dies erforderlich ist
• Sammeln von Daten aus den richtigen Quellen
• Stellen Sie sicher, dass die Ergebnisse nicht verzerrt sind, da dies zu falschen Schlussfolgerungen führen kann
• Seien Sie bereit für Innovationen, indem Sie bei der Verarbeitung hybride Ansätze berücksichtigen, indem Sie Daten aus strukturierten und unstrukturierten Typen einbeziehen, einschließlich interner und externer Datenquellen
• Verstehen Sie die Auswirkungen von Big Data auf vorhandene Informationsflüsse in der Organisation
8. Welche Schritte sind mit Big Data-Lösungen verbunden?
Antworten:
Big Data-Lösungen folgen bei ihrer Implementierung drei Standardschritten. Sie sind:
Datenaufnahme: In diesem Schritt wird der Ansatz zum Extrahieren und Konsolidieren von Daten aus mehreren Quellen definiert. Datenquellen können beispielsweise soziale Netzwerk-Feeds, CRM, RDBMS usw. sein. Die aus verschiedenen Quellen extrahierten Daten werden in einem Hadoop Distributed File System (HDFS) gespeichert.
Datenspeicherung: Dies ist der zweite Schritt, die extrahierten Daten werden gespeichert. Dieser Speicher kann in HDFS oder HBase (NoSQL-Datenbank) sein.
Daten verarbeiten: Dies ist der letzte Schritt. Die gespeicherten Daten müssen verarbeitet werden. Die Verarbeitung erfolgt mit Tools wie Spark, Pig, MapReduce und anderen.
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Dies ist ein umfassender Leitfaden für die Fragen und Antworten zu Big Data-Vorstellungsgesprächen, damit der Kandidat diese Fragen zu Big Data-Vorstellungsgesprächen problemlos durchgreifen kann. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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