Inleiding tot Big Data-interviewvragen en antwoorden
Alle soorten gegevens die op internet worden gegenereerd, worden Big Data genoemd, meer dan honderden GB gegevens worden alleen via internet gegenereerd via internetactiviteiten. Online activiteit zoals webactiviteit, blogs, tekst-, video- / audiobestanden, afbeeldingen, e-mail, sociale netwerkactiviteit. Big data heeft gespecialiseerde systemen en softwaretools nodig om alle ongestructureerde gegevens te verwerken. Gegevens die uit deze activiteiten kunnen worden gegenereerd, worden Big Data genoemd. Big Data is volledig breed en wordt via internet verspreid en daarom heeft de verwerking van big data gedistribueerde systemen en hulpmiddelen nodig om hieruit informatie te extraheren.
Hieronder staan enkele belangrijke Big Data-interviewvragen en -antwoorden voor 2019:
Als je op zoek bent naar een baan die gerelateerd is aan Big Data, moet je je voorbereiden op de Big Data-interviewvragen van 2019. Hoewel elk Big Data-interview anders is en de reikwijdte van een baan ook anders, kunnen we u helpen met de beste Big Data-interviewvragen en -antwoorden, die u helpen de sprong te wagen en uw succes te behalen in uw Big Data-interview.
Deze vragen zijn verdeeld in twee delen:
Deel 1 - Big Data-interviewvragen (basis)
Dit eerste deel behandelt fundamentele Big Data-interviewvragen en -antwoorden
1. Wat betekent big data en hoe verschilt het?
Antwoord:
Big data is de term die alle soorten gegevens weergeeft die op internet worden gegenereerd. Op internet worden meer dan honderden GB aan gegevens alleen gegenereerd door online activiteiten. Online activiteit impliceert hier webactiviteit, blogs, tekst-, video- / audiobestanden, afbeeldingen, e-mail, sociale netwerkactiviteit, enzovoort. Big data kan worden aangeduid als data gemaakt van al deze activiteiten. Online gegenereerde gegevens zijn meestal in ongestructureerde vorm. Big data omvat ook transactiegegevens in de database, systeemlogbestanden, samen met gegevens die zijn gegenereerd door slimme apparaten zoals sensoren, IoT, RFID-tags, enzovoort, naast online activiteiten.
Big data heeft gespecialiseerde systemen en softwaretools nodig om alle ongestructureerde gegevens te verwerken. Volgens sommige schattingen van de industrie is bijna 85% van de op internet gegenereerde gegevens ongestructureerd. Meestal hebben relationele databases een gestructureerd formaat en is de database gecentraliseerd. Daarom kan RDBMS-verwerking snel worden uitgevoerd met behulp van een querytaal zoals SQL. Aan de andere kant is big data erg groot en wordt het via internet gedistribueerd. Voor de verwerking van big data zijn daarom gedistribueerde systemen en tools nodig om daar informatie uit te halen. Voor big data zijn gespecialiseerde tools nodig, zoals Hadoop, Hive of andere, samen met krachtige hardware en netwerken om ze te verwerken.
2. Wat zijn de kenmerken van big data?
Antwoord:
Big data heeft drie hoofdkenmerken: Volume, Variety en Velocity.
Volumekarakteristiek verwijst naar de grootte van gegevens. Uit schattingen blijkt dat er elke dag meer dan 3 miljoen GB aan gegevens wordt gegenereerd. Het verwerken van deze hoeveelheid gegevens is niet mogelijk in een normale personal computer of in een client-servernetwerk in een kantooromgeving met beperkte computerbandbreedte en opslagcapaciteit. Cloudservices bieden echter oplossingen voor het verwerken van grote datavolumes en deze efficiënt verwerken met behulp van gedistribueerde computerarchitecturen.
Rassenkarakteristiek verwijst naar het formaat van big data - gestructureerd of ongestructureerd. Traditionele RDBMS past in het gestructureerde formaat. Een voorbeeld van een ongestructureerde gegevensindeling is een videobestandsindeling, afbeeldingsbestanden, platte tekstindeling, van webdocumenten of standaard MS Word-documenten, allemaal unieke indelingen, enzovoort. RDBMS heeft niet de capaciteit om ongestructureerde gegevensindelingen te verwerken. Verder moeten al deze ongestructureerde gegevens worden gegroepeerd en geconsolideerd, wat de behoefte aan gespecialiseerde tools en systemen creëert. Bovendien worden er elke dag of elke minuut gegevens toegevoegd en groeit de gegevens continu. Daarom is big data meer synoniem voor variëteit.
De snelheidskarakteristiek verwijst naar de snelheid waarmee gegevens worden gemaakt en de efficiëntie die nodig is om alle gegevens te verwerken. Facebook wordt bijvoorbeeld bezocht door meer dan 1, 6 miljard gebruikers in een maand. Evenzo zijn er andere sociale netwerksites, YouTube, Google-services, enz. Dergelijke gegevensstromen moeten in realtime worden verwerkt met query's en moeten worden opgeslagen zonder gegevensverlies. De snelheidskarakteristiek is dus belangrijk bij de verwerking van big data.
Andere kenmerken zijn bovendien waarheidsgetrouwheid en waarde. Veracity zal de betrouwbaarheid en betrouwbaarheid van gegevens bepalen en waarde is de waarde die organisaties ontlenen aan big data-verwerking.
Laten we doorgaan naar de volgende Big Data-interviewvragen
3. Waarom is big data belangrijk voor organisaties?
Antwoord:
Dit is de standaard Big Data-interviewvraag die in een interview wordt gesteld. Big data is belangrijk omdat organisaties door het verwerken van big data inzicht kunnen verkrijgen in informatie met betrekking tot:
• Kostenbesparing
• Verbeteringen in producten of diensten
• Om klantgedrag en markten te begrijpen
• Effectieve besluitvorming
• Concurrerender worden
4. Noem enkele tools of systemen die worden gebruikt bij de verwerking van big data?
Antwoord:
Big data-verwerking en analyse kan worden gedaan met behulp van,
• Hadoop
• Bijenkorf
• Varken
• Mahout
• Fluim
Deel 2 - Interviewvragen Big data (geavanceerd)
Laten we nu eens kijken naar de geavanceerde Big data-interviewvragen.
5. Hoe kunnen big data organisaties ondersteunen?
Antwoord:
Big data kan organisaties op veel manieren ondersteunen. Informatie gewonnen uit big data kan worden gebruikt in,
• Betere coördinatie met klanten en belanghebbenden en om problemen op te lossen
• Verbeter rapportage en analyse voor product- of dienstverbeteringen
• Producten en diensten aanpassen aan geselecteerde markten
• Zorgen voor betere informatie-uitwisseling
• Ondersteuning bij managementbeslissingen
• Identificeer nieuwe kansen, productideeën en nieuwe markten
• Verzamel gegevens uit meerdere bronnen en archiveer ze voor toekomstig gebruik
• Onderhoud databases, systemen
• Bepaal prestatiestatistieken
• Begrijp onderlinge afhankelijkheden tussen bedrijfsfuncties
• Evalueer de prestaties van de organisatie
6. Leg uit hoe big data kan worden gebruikt om de bedrijfswaarde te verhogen?
Antwoord:
Hoewel ze de noodzaak van het analyseren van big data begrijpen, helpt een dergelijke analyse bedrijven om hun positie op markten te identificeren en bedrijven te helpen zich te onderscheiden van hun concurrenten. Op basis van de resultaten van big data-analyse kunnen organisaties bijvoorbeeld de behoefte aan op maat gemaakte producten begrijpen of kunnen zij potentiële markten begrijpen voor het verhogen van omzet en waarde. Bij het analyseren van big data worden gegevens uit verschillende bronnen gegroepeerd om trends en informatie met betrekking tot het bedrijfsleven te begrijpen. Wanneer big data-analyse op een geplande manier wordt uitgevoerd door gegevens uit de juiste bronnen te verzamelen, kunnen organisaties gemakkelijk bedrijfswaarde en inkomsten genereren met bijna 5% tot 20%. Enkele voorbeelden van dergelijke organisaties zijn Amazon, Linkedin, WalMart en vele anderen.
Laten we doorgaan naar de volgende Big Data-interviewvragen
7. Wat is de implementatie van big data-oplossingen?
Antwoord:
Big data-oplossingen worden eerst op kleine schaal geïmplementeerd, gebaseerd op een concept dat geschikt is voor het bedrijf. Uit het resultaat, dat een prototype-oplossing is, wordt de bedrijfsoplossing verder opgeschaald. Dit zijn de meest populaire Big Data-interviewvragen die werden gesteld in een Big Data-interview. Enkele van de best practices die in de branche werden gevolgd, zijn:
• Om duidelijke projectdoelstellingen te hebben en waar nodig samen te werken
• Gegevens verzamelen uit de juiste bronnen
• Zorg ervoor dat de resultaten niet scheef staan, omdat dit tot verkeerde conclusies kan leiden
• Wees bereid om te innoveren door hybride benaderingen in de verwerking te overwegen door gegevens van gestructureerde en ongestructureerde typen op te nemen, inclusief zowel interne als externe gegevensbronnen
• Begrijp de impact van big data op bestaande informatiestromen in de organisatie
8. Wat zijn de stappen in big data-oplossingen?
Antwoord:
Big data-oplossingen volgen drie standaardstappen bij de implementatie ervan. Zij zijn:
Gegevensopname: deze stap definieert de aanpak voor het extraheren en consolideren van gegevens uit meerdere bronnen. Gegevensbronnen kunnen bijvoorbeeld sociale netwerkfeeds, CRM, RDBMS, enz. Zijn. De gegevens die uit verschillende bronnen zijn geëxtraheerd, worden opgeslagen in een door Hadoop gedistribueerd bestandssysteem (HDFS).
Gegevensopslag: dit is de tweede stap, de geëxtraheerde gegevens worden opgeslagen. Deze opslag kan in HDFS of HBase zijn (NoSQL-database).
Verwerk de gegevens: dit is de laatste stap. De opgeslagen gegevens moeten worden verwerkt. Verwerking wordt gedaan met behulp van hulpmiddelen zoals Spark, Pig, MapReduce en anderen.
Aanbevolen artikel
Dit is een uitgebreide gids geweest voor de Big Data-interviewvragen en antwoorden, zodat de kandidaat deze Big Data-interviewvragen gemakkelijk kan beantwoorden. U kunt ook de volgende artikelen bekijken voor meer informatie -
- MBA-sollicitatievragen die u moet kennen !!!
- Enkele belangrijke tips voor exclusief sollicitatiegesprek (nuttig)
- Sollicitatievragen voor Credit Analyst
- 10 uitstekende sollicitatievragen voor MBA
- Belangrijke tips om een sollicitatiegesprek te overleven (nuttig)
- Hier zijn enkele exclusieve trucs voor sollicitatiegesprekken (laatste)