Introduction aux questions et réponses d'entrevue Big Data
Toutes sortes de données générées sur Internet sont appelées Big Data, plus de centaines de Go de données sont générées sur Internet uniquement par des activités en ligne. Activité en ligne telle que l'activité Web, les blogs, le texte, les fichiers vidéo / audio, les images, le courrier électronique, l'activité des réseaux sociaux. Le Big Data a besoin de systèmes et d'outils logiciels spécialisés pour traiter toutes les données non structurées. Les données qui peuvent être générées à partir de ces activités sont appelées Big Data. Le Big Data est complètement large et distribué sur Internet et ainsi, le traitement du Big Data a besoin de systèmes et d'outils distribués pour en extraire des informations.
Vous trouverez ci-dessous quelques questions et réponses importantes pour les entrevues Big Data 2019:
Si vous recherchez un emploi lié au Big Data, vous devez vous préparer pour les questions d'entrevue 2019 Big Data. Bien que chaque entretien Big Data soit différent et que la portée d'un travail soit également différente, nous pouvons vous aider avec les meilleures questions et réponses d'entrevue Big Data, qui vous aideront à franchir le pas et à obtenir votre succès dans votre entretien Big Data.
Ces questions sont divisées en deux parties:
Partie 1 - Questions d'entrevue Big Data (de base)
Cette première partie couvre les questions et réponses de base des entretiens Big Data
1. Quelle est la signification du Big Data et en quoi est-il différent?
Répondre:
Le Big Data est le terme qui représente toutes sortes de données générées sur Internet. Sur Internet, des centaines de Go de données sont générées uniquement par l'activité en ligne. Ici, l'activité en ligne implique une activité sur le Web, des blogs, du texte, des fichiers vidéo / audio, des images, des e-mails, une activité sur les réseaux sociaux, etc. Les mégadonnées peuvent être appelées données créées à partir de toutes ces activités. Les données générées en ligne sont principalement sous forme non structurée. Les mégadonnées comprendront également des données de transactions dans la base de données, des fichiers journaux du système, ainsi que des données générées à partir d'appareils intelligents tels que des capteurs, l'IoT, des étiquettes RFID, etc., en plus des activités en ligne.
Le Big Data a besoin de systèmes et d'outils logiciels spécialisés pour traiter toutes les données non structurées. En fait, selon certaines estimations de l'industrie, près de 85% des données générées sur Internet ne sont pas structurées. Habituellement, les bases de données relationnelles ont un format structuré et la base de données est centralisée. Par conséquent, le traitement SGBDR peut être effectué rapidement à l'aide d'un langage de requête tel que SQL. D'un autre côté, les mégadonnées sont très volumineuses et sont distribuées sur Internet et, par conséquent, le traitement des mégadonnées aura besoin de systèmes et d'outils distribués pour en extraire des informations. Le Big Data a besoin d'outils spécialisés tels que Hadoop, Hive ou autres, ainsi que du matériel et des réseaux hautes performances pour les traiter.
2. Quelles sont les caractéristiques du Big Data?
Répondre:
Les mégadonnées ont trois caractéristiques principales: le volume, la variété et la vélocité.
La caractéristique de volume fait référence à la taille des données. Les estimations montrent que plus de 3 millions de Go de données sont générés chaque jour. Le traitement de ce volume de données n'est pas possible dans un ordinateur personnel normal ou dans un réseau client-serveur dans un environnement de bureau avec une bande passante de calcul et des capacités de stockage limitées. Cependant, les services cloud fournissent des solutions pour gérer les volumes de Big Data et les traiter efficacement à l'aide d'architectures informatiques distribuées.
La caractéristique de la variété fait référence au format des mégadonnées - structurées ou non structurées. Le SGBDR traditionnel s'intègre dans le format structuré. Un exemple de format de données non structuré est, un format de fichier vidéo, des fichiers image, un format texte brut, à partir d'un document Web ou de documents MS Word standard, tous ont des formats uniques, etc. À noter également, le SGBDR n'a pas la capacité de gérer les formats de données non structurés. De plus, toutes ces données non structurées doivent être regroupées et consolidées, ce qui crée le besoin d'outils et de systèmes spécialisés. De plus, de nouvelles données sont ajoutées chaque jour ou chaque minute et les données augmentent continuellement. Le big data est donc plus synonyme de variété.
La caractéristique de vitesse fait référence à la vitesse à laquelle les données sont créées et à l'efficacité requise pour traiter toutes les données. Par exemple, Facebook est consulté par plus de 1, 6 milliard d'utilisateurs en un mois. De même, il existe d'autres sites de réseaux sociaux, YouTube, les services Google, etc. Ces flux de données doivent être traités à l'aide de requêtes en temps réel et doivent être stockés sans perte de données. Ainsi, la caractéristique de vitesse est importante dans le traitement des mégadonnées.
En outre, d'autres caractéristiques incluent la véracité et la valeur. La véracité déterminera la fiabilité et la fiabilité des données et la valeur est la valeur dérivée par les organisations du traitement des mégadonnées.
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3. Pourquoi le big data est-il important pour les organisations?
Répondre:
Il s'agit de la question d'entretien de base du Big Data posée lors d'un entretien. Les mégadonnées sont importantes car en traitant les mégadonnées, les organisations peuvent obtenir des informations pertinentes sur:
• Réduction des coûts
• Améliorations des produits ou services
• Comprendre le comportement et les marchés des clients
• Prise de décision efficace
• Pour devenir plus compétitif
4. Nommez certains outils ou systèmes utilisés dans le traitement des mégadonnées?
Répondre:
Le traitement et l'analyse des mégadonnées peuvent être effectués en utilisant,
• Hadoop
• Ruche
• Porc
• Mahout
• Flume
Partie 2 - Questions d'entrevue Big Data (Avancé)
Jetons maintenant un coup d'œil aux questions d'entrevue avancées sur le Big Data.
5. Comment le Big Data peut-il soutenir les organisations?
Répondre:
Les mégadonnées peuvent potentiellement soutenir les organisations de nombreuses manières. Les informations extraites des mégadonnées peuvent être utilisées dans,
• Une meilleure coordination avec les clients et les parties prenantes et pour résoudre les problèmes
• Améliorer les rapports et l'analyse des améliorations de produits ou de services
• Personnaliser les produits et services à des marchés sélectionnés
• Assurer un meilleur partage des informations
• Accompagnement dans les décisions de gestion
• Identifier de nouvelles opportunités, des idées de produits et de nouveaux marchés
• Rassemblez les données de plusieurs sources et archivez-les pour référence future
• Maintenir les bases de données, les systèmes
• Déterminer les paramètres de performance
• Comprendre les interdépendances entre les fonctions commerciales
• Évaluer la performance organisationnelle
6. Expliquez comment les mégadonnées peuvent être utilisées pour augmenter la valeur commerciale?
Répondre:
Tout en comprenant la nécessité d'analyser les mégadonnées, une telle analyse aidera les entreprises à identifier leur position sur les marchés et aidera les entreprises à se différencier de leurs concurrents. Par exemple, à partir des résultats de l'analyse des mégadonnées, les organisations peuvent comprendre le besoin de produits personnalisés ou comprendre les marchés potentiels pour augmenter les revenus et la valeur. L'analyse des mégadonnées impliquera de regrouper les données provenant de diverses sources pour comprendre les tendances et les informations liées à l'entreprise. Lorsque l'analyse des mégadonnées est effectuée de manière planifiée en collectant des données auprès des bonnes sources, les organisations peuvent facilement générer une valeur commerciale et des revenus de près de 5% à 20%. Amazon, Linkedin, WalMart et bien d'autres sont quelques exemples de ces organisations.
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7. Qu'est-ce que la mise en œuvre d'une solution Big Data?
Répondre:
Les solutions de Big Data sont d'abord mises en œuvre à petite échelle, sur la base d'un concept adapté à l'entreprise. À partir du résultat, qui est une solution prototype, la solution commerciale est davantage mise à l'échelle. Il s'agit des questions d'entrevue Big Data les plus populaires posées lors d'une entrevue Big Data. Certaines des meilleures pratiques suivies dans l'industrie comprennent,
• Avoir des objectifs de projet clairs et collaborer si nécessaire
• Collecte de données auprès des bonnes sources
• Assurez-vous que les résultats ne sont pas faussés car cela peut conduire à des conclusions erronées
• Soyez prêt à innover en envisageant des approches hybrides dans le traitement en incluant des données provenant de types structurés et non structurés, y compris des sources de données internes et externes
• Comprendre l'impact des mégadonnées sur les flux d'informations existants dans l'organisation
8. Quelles sont les étapes des solutions Big Data?
Répondre:
Les solutions de Big Data suivent trois étapes standard dans sa mise en œuvre. Elles sont:
Ingestion de données: Cette étape définira l'approche pour extraire et consolider les données de plusieurs sources. Par exemple, les sources de données peuvent être des flux de réseaux sociaux, CRM, RDBMS, etc. Les données extraites de différentes sources sont stockées dans un système de fichiers distribué Hadoop (HDFS).
Stockage des données: Il s'agit de la deuxième étape, les données extraites sont stockées. Ce stockage peut être en HDFS ou HBase (base de données NoSQL).
Traitez les données: il s'agit de la dernière étape. Les données stockées doivent être traitées. Le traitement est effectué à l'aide d'outils tels que Spark, Pig, MapReduce et autres.
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