¿Quién puede compartir preguntas y respuestas de entrevistas sobre big data?

La era del big data acaba de comenzar. A medida que más y más empresas favorecen los negocios de big data, la demanda de talentos ha alcanzado niveles sin precedentes. ¿Qué significa esto para ti? Esto solo generará mejores oportunidades si desea realizar algún trabajo de big data. Puede optar por convertirse en analista de datos, científico de datos, administrador de bases de datos, ingeniero de big data, ingeniero de big data de Hadoop, etc. En este artículo, Widoo.com echará un vistazo a las 10 preguntas principales de las entrevistas sobre datos relacionadas con big data.

Aquí están las preguntas más importantes de la entrevista sobre big data junto con respuestas detalladas a preguntas específicas. Para preguntas más amplias, la respuesta depende de su experiencia y compartiremos algunos consejos para responder. Diez preguntas de la entrevista para jóvenes sobre Big Data

Ya sea que esté realizando una entrevista sobre Big Data, es probable que el entrevistador le haga algunas preguntas básicas. Ya sea que sea nuevo en el mundo del big data o un veterano, hay algunos conceptos básicos que necesita saber. Entonces, echemos un vistazo a algunas preguntas y respuestas básicas comunes de las entrevistas sobre big data para descifrar la entrevista sobre big data.

1. ¿Cuánto sabes sobre el término "big data"?

Respuesta. Big data es un término relacionado con conjuntos de datos grandes y complejos. Las bases de datos relacionales no pueden manejar grandes cantidades de datos, por lo que se requieren herramientas y métodos especiales para operar con datos masivos. Big data permite a las empresas comprender mejor su negocio y les ayuda a obtener información significativa a partir de datos sin procesar no estructurados recopilados de forma regular. Big data también permite a las empresas tomar mejores decisiones comerciales con el apoyo de datos.

2. ¿Cuáles son las cinco V del big data?

Respuesta: Las cinco V del big data son las siguientes:

Volumen -Volumen representa gran capacidad, es decir, la cantidad de datos que está creciendo rápidamente, es decir, la cantidad de datos en PB

Velocidad -Velocidad se refiere a la velocidad a la que crecen los datos. Las redes sociales juegan un papel importante en la tasa de crecimiento de los datos.

Diversidad: la diversidad se refiere a diferentes tipos de datos, es decir, varios formatos de datos como texto, audio, vídeo, etc.

Capacidad - La capacidad se refiere a la incertidumbre de los datos disponibles. La precisión de los datos se ve comprometida debido a que grandes cantidades de datos están incompletos y son inconsistentes.

Valor - El valor es la conversión de datos en valor. Al convertir los big data a los que se accede en valor, las empresas pueden generar ingresos.

Nota: Esta es una de las preguntas básicas e importantes que se deben hacer en la entrevista sobre big data. Si descubre que el entrevistador está interesado en saber más, puede optar por explicar las cinco V en detalle. Sin embargo, si te preguntan sobre el término "big data", puedes incluso mencionar su nombre.

3. Cuéntenos cómo se relacionan big data y Hadoop entre sí.

Respuesta: Big data y Hadoop son casi sinónimos. Con el auge del big data, el marco Hadoop especializado en operaciones de big data se ha vuelto popular. Los profesionales pueden utilizar este marco para analizar big data y ayudar a las empresas a tomar decisiones.

Nota: Esta pregunta se suele hacer en entrevistas sobre big data. Podemos responder más a esta pregunta e intentar explicar los componentes principales de Hadoop.

4. ¿Cómo puede el análisis de big data ayudar a aumentar los ingresos empresariales?

Respuesta: El análisis de big data es muy importante para las empresas. Ayuda a las empresas a destacarse y aumentar los ingresos. A través del análisis predictivo, el análisis de big data puede proporcionar a las empresas sugerencias y recomendaciones personalizadas. Además, el análisis de big data también puede permitir a las empresas lanzar nuevos productos según las necesidades y preferencias de los clientes. Estos factores permiten a las empresas obtener más ingresos, por lo que las empresas están utilizando análisis de big data. Al implementar análisis de big data, los ingresos de una empresa pueden aumentar significativamente entre un 5 y un 20 por ciento. Walmart, LinkedIn, Facebook, Twitter, Bank of America y más están utilizando análisis de big data para aumentar los ingresos.

5.Explicar los pasos a seguir a la hora de desplegar una solución de big data.

Respuesta: Los siguientes son los tres pasos que se deben seguir para implementar una solución de big data.

I. Importación de datos

El primer paso para implementar una solución de big data. La solución de datos es la extracción de datos, que consiste en extraer datos de varias fuentes. La fuente de datos puede ser un CRM como Salesforce, un sistema ERP como SAP, un RDBMS como MySQL o cualquier otro archivo de registro, documento, feed de redes sociales, etc. Los datos se pueden extraer mediante trabajos por lotes o transmisión en tiempo real. Luego, los datos extraídos se almacenan en HDFS.

II. Almacenamiento de datos

Después de la recopilación de datos, el siguiente paso es almacenar los datos extraídos. Los datos se almacenan en HDFS o una base de datos NoSQL (es decir, HBase). El almacenamiento HDFS es adecuado para acceso secuencial, mientras que HBase es adecuado para acceso aleatorio de lectura/escritura.

III. Procesamiento de datos

El último paso en la implementación de una solución de big data es el procesamiento de datos. Los datos se procesarán a través de uno de los marcos de procesamiento como Spark, MapReduce, Pig, etc.

6. Defina los componentes correspondientes de HDFS y YARN

Respuesta: Los dos componentes principales de HDFS:

NameNode? Este es un nodo maestro utilizado para procesar información de metadatos de bloques de datos en HDFS

Nodo de datos/nodo esclavo: este es un nodo que almacena datos como un nodo esclavo para su procesamiento y uso por parte de NameNode

Además de atender las solicitudes de los clientes, NameNode desempeña una de dos funciones:

CheckpointNode: se ejecuta en un host diferente al de NameNode