Top Big Data-interviewspørgsmål: Med Eksempelsvar

Big data er en vigtig overvejelse for mange virksomheder og organisationer, og der er et stigende behov for fagfolk, der forstår at håndtere og analysere big data. Disse fagfolk er ofte dataanalytikere eller dataingeniører, der arbejder med fælles rammer for at vedligeholde enorme mængder data. Hvis du håber på at finde et job, hvor du arbejder med big data, kan det være nyttigt at vide, hvilke typer interviewspørgsmål du kan forvente. I denne artikel forklarer vi, hvad big data er, hvilke big data-spørgsmål, du kan blive stillet, og hvordan du besvarer nogle vigtige big data-interviewspørgsmål.

Hvad er big data?

Big data er et udtryk, der bruges om komplekse og store datasæt, der er for store til at behandle af standard databehandlingsapplikationer. Virksomheder med big data ønsker medarbejdere, der kan analysere og administrere denne type data effektivt, så de kan bruge dem til at drage konklusioner om deres kunder. De, der arbejder med og administrerer big data for virksomheder, forventes ofte at være vidende om relevant software og hvordan man indsamler, kuraterer, opbevarer, analyserer og deler disse data. De ansatte, der arbejder med big data, er typisk dataanalytikere, databaseadministratorer, data scientists eller big data-ingeniører.

Relateret: Hvad er dataanalyse?

Generelle spørgsmål om big data

Under de fleste interviews til roller, der håndterer big data, starter intervieweren med generelle spørgsmål for at lære om din viden, før han går over til mere komplekse spørgsmål. Her er nogle af de generelle spørgsmål, du kan forvente om big data:

  • Kender du Hadoop?
  • Hvilke store virksomheder bruger Hadoop?
  • Hvad er HDFS?
  • Hvad er GARN?
  • Hvordan adskiller relationsdatabaser sig fra HDFS?
  • Hvad er forskellene mellem Hadoop 1 og Hadoop 2?
  • Hvad er rack-bevidsthed?
  • Hvad er NameNode?
  • Hvad er standardblokstørrelserne i Hadoop 1 og Hadoop 2?
  • Hvad er MapReduce?
  • Hvad er Apache Spark?

Relateret: 7 Teradata-interviewspørgsmål og -svar

Spørgsmål om erfaring og baggrund med big data

Ofte vil interviewere gerne vide, hvilken type erfaring du har og lære mere om din baggrund, især når det drejer sig om at arbejde med big data. Her er nogle af de almindelige spørgsmål, som en interviewer kan stille dig for at lære mere om din big data-oplevelse:

  • Har du erfaring med big data?
  • Hvor meget erfaring har du med Hadoop?
  • Hvorfor er Hadoop forbundet med big data?
  • Hvad synes du er de mest nyttige funktioner i Hadoop?
  • Har du erfaring med at vælge den optimale hardwarekonfiguration til Hadoop?
  • Hvordan klarer du dataforberedelse?
  • Fortæl mig venligst om de forskellige Hadoop-dæmoner.
  • Hvad ville du fortælle en kollega, når de har svært ved at få adgang til en fil i HDFS?
  • Har du brugt HBase med Flume, og hvis ja, hvordan var den proces?
  • Har du erfaring med HBase?

Relateret: 16 almindelige Hadoop-interviewspørgsmål (og hvordan man besvarer dem)

Dybtgående big data-spørgsmål

Big data er et komplekst felt med en masse forskellige hardware- og softwaredele, du skal være vidende om. Interviewere stiller dig ofte dybdegående spørgsmål om big data-koncepter for at lære mere om din forståelse af big data. Her er nogle af disse typer spørgsmål:

  • Hvordan hjælper big data virksomheder med at øge deres omsætning?
  • Hvordan vil du definere komponenterne i HDFS og YARN?
  • Hvad er de forskellige tilstande af Hadoop?
  • Hvordan styrer du sikkerheden med Hadoop?
  • Hvad er de almindelige inputformater i Hadoop?
  • Hvad er spekulativ henrettelse i Hadoop?
  • Hvilke primære konfigurationsparametre skal brugere angive i et MapReduce-program?
  • Hvad er forskellene mellem strukturerede og ustrukturerede data?
  • Hvordan ville du vælge filformater til lagring og behandling af data med Hadoop?
  • Hvad gør du, når NameNode er nede?

Relateret: Data Engineering CV (med skabelon og eksempel)

Big data-spørgsmål med eksempelsvar

Her er nogle yderligere spørgsmål, du kan blive stillet om at arbejde med big data sammen med eksempler på svar:

Hvad er de fem mod big data?

Interviewere kan stille dig dette spørgsmål for at forstå, hvor vidende du er om teorien og termerne omkring big data. De fem V'er er almindelig terminologi relateret til big data, så hvis du har erfaring med at arbejde med big data, burde dette være noget, du kender til. For at besvare dette effektivt, kan du liste de fem V'er eller tilføje detaljer om hver, hvis du føler, det ville være nyttigt.

Eksempel: "De fem V'er for big data er volumen, hastighed, variation, sandhed og værdi. Volumen er mængden af ​​data, der vokser eksponentielt, hastighed er den hastighed, hvormed dataene vokser, variation er de forskellige filformater, dataene er i, sandhed er, hvor pålidelige dataene er, og værdi er, hvordan dataene kan øge profitten eller investeringsafkastet for virksomheden. Disse er alle vigtige faktorer i big data."

Hvilke skridt tager du for at implementere en big data-løsning?

Ligesom de fem Vs for big data, er de tre trin, du tager, når du implementerer en big data-løsning, almindeligt kendt blandt dem, der arbejder med big data. Dit svar bør indeholde navnet på hvert af disse trin samt hvad der er involveret på hvert trin.

Eksempel: "Det første trin er dataindtagelse, som er, når data udtrækkes fra forskellige kilder, hvilket muligvis skal ske i batches over tid, som er planlagt baseret på virksomhedens behov. Det andet trin er datalagring, som er når de udtrukne data lagres med HDFS eller HBase eller en hvilken som helst anden mulighed, dataejerne foretrækker. Det sidste trin er databehandling, som er, når de data, der er blevet indsamlet og lagret, behandles ved hjælp af en ramme som MapReduce, Spark eller Pig."

Foretrækker du gode modeller eller gode data og hvorfor?

Interviewere stiller dig dette spørgsmål for at få en bedre forståelse af, hvilken type medarbejder du vil være, når du arbejder med big data. Der er ikke rigtig et forkert svar på dette spørgsmål, da det generelt er et spørgsmål om mening, men du bør være parat til at bakke dit svar op med begrundelser og eksempler på, hvordan dette har fungeret tidligere.

Eksempel: "I min tidligere erfaring valgte de virksomheder, jeg arbejdede for, de datamodeller, vi brugte, og derfor var min prioritet altid gode data. Selvom det kan variere afhængigt af virksomheden, hvilken der er prioriteret, har jeg fundet ud af, at som dataingeniør mit mål var at fokusere på det, jeg kunne kontrollere, hvilket normalt var kvaliteten af ​​dataene."

Hvad er forskellene mellem Hadoop og Spark?

Dette er et spørgsmål, du kan blive stillet som en måde at evaluere din tekniske viden om forskellige typer rammer, der er involveret i håndtering af big data. Dit svar bør give så mange tekniske detaljer, som du kan give inden for en rimelig tid.

Eksempel: "Hadoop er meget kendt, når det kommer til big data, men Spark har nogle fordele afhængigt af organisationens behov. Hadoop bruger HDFS til sin dedikerede lagring, mens Spark ikke har dedikeret lagring. Spark har dog meget bedre behandlingshastighed, mens Hadoop er lidt mere gennemsnitlig. Begge har biblioteker, men med Hadoop er mulighederne separate værktøjer og Spark har Spark Core, GraphX, MLlib, Streaming og SQL."

Hvad er nogle af de vigtigste funktioner i Hadoop?

At Hadoop er så synonymt med big data betyder, at mange interviewere vil have dig til at uddybe din viden om Hadoop. Dit svar behøver ikke at inkludere alle de vigtigste funktioner i Hadoop, men skal vise, at du har omfattende viden om rammeværket og dets applikationer.

Eksempel: "Hadoop har en lang række funktioner, der er vigtige for big data. Nogle af dem, som jeg finder mest værdifulde, er dens pålidelighed, dens open source-programmering, hvor skalerbar den er for organisationer og data af enhver størrelse og dens fejltolerance . Jeg ser også en masse værdi i den distribuerede behandling, der giver mulighed for hurtigere behandling af data, hvilket kan være rigtig nyttigt for rigtig mange virksomheder."

Asger Lauridsen
Asger Lauridsen Big data er en vigtig overvejelse for mange virksomheder og organisationer, og der er et stigende behov for fagfolk, der forstår at håndtere og analysere big data. Disse fagfolk er ofte dataanalytikere eller dataingeniører, der arbejder med fælles rammer for at vedligeholde enorme mængder data. Hvis du håber på at finde et job, hvor du arbejder med big data, kan det være nyttigt at vide, hvilke typer interviewspørgsmål du kan forvente. I denne artikel forklarer vi, hvad big data er, hvilke big data-spørgsmål, du kan blive stillet, og hvordan du besvarer nogle vigtige big data-interviewspørgsmål.