Introdução às perguntas e respostas da entrevista com Big Data
Todo tipo de dados que gera na Internet é denominado Big Data; mais de centenas de GB de dados são gerados na Internet apenas por atividades online. Atividade online, como atividade na web, blogs, texto, arquivos de vídeo / áudio, imagens, email, atividade de rede social. O Big Data precisa de sistemas e ferramentas de software especializados para processar todos os dados não estruturados. Os dados que podem ser gerados a partir dessas atividades são denominados Big Data. O Big Data é completamente amplo e distribuído pela Internet e, portanto, o processamento de Big Data precisa de sistemas e ferramentas distribuídos para extrair informações deles.
Abaixo estão algumas perguntas e respostas importantes da entrevista de Big Data de 2019:
Se você está procurando um emprego relacionado ao Big Data, precisa se preparar para as perguntas da entrevista do Big Data de 2019. Embora todas as entrevistas de Big Data sejam diferentes e o escopo de um trabalho também seja diferente, podemos ajudá-lo com as principais perguntas e respostas da entrevista de Big Data, que ajudarão você a dar o salto e obter seu sucesso em sua entrevista de Big Data.
Essas perguntas estão divididas em duas partes:
Parte 1 - Perguntas da entrevista sobre big data (básica)
Esta primeira parte abrange perguntas e respostas básicas da entrevista com Big Data
1. Qual é o significado de big data e como é diferente?
Responda:
Big data é o termo para representar todos os tipos de dados gerados na internet. Na internet, centenas de GB de dados são gerados apenas pela atividade online. Aqui, a atividade online implica atividade na web, blogs, texto, arquivos de vídeo / áudio, imagens, email, atividade na rede social e assim por diante. Big data pode ser referido como dados criados a partir de todas essas atividades. Os dados gerados on-line são principalmente de forma não estruturada. O big data também incluirá dados de transações no banco de dados, arquivos de log do sistema, além de dados gerados a partir de dispositivos inteligentes, como sensores, IoT, tags RFID etc., além de atividades on-line.
O Big Data precisa de sistemas e ferramentas de software especializados para processar todos os dados não estruturados. De fato, de acordo com algumas estimativas da indústria, quase 85% dos dados gerados na internet não são estruturados. Geralmente, os bancos de dados relacionais têm um formato estruturado e o banco de dados é centralizado. Portanto, o processamento do RDBMS pode ser feito rapidamente usando uma linguagem de consulta como o SQL. Por outro lado, o big data é muito grande e é distribuído pela Internet e, portanto, o processamento do big data precisará de sistemas e ferramentas distribuídos para extrair informações deles. O Big Data precisa de ferramentas especializadas, como Hadoop, Hive ou outras, juntamente com hardware e redes de alto desempenho para processá-las.
2. Quais são as características do big data?
Responda:
O big data tem três características principais: volume, variedade e velocidade.
Característica de volume refere-se ao tamanho dos dados. As estimativas mostram que mais de 3 milhões de GB de dados são gerados todos os dias. O processamento desse volume de dados não é possível em um computador pessoal normal ou em uma rede cliente-servidor em um ambiente de escritório com largura de banda de computação e capacidade de armazenamento limitadas. No entanto, os serviços em nuvem fornecem soluções para lidar com grandes volumes de dados e processá-los eficientemente usando arquiteturas de computação distribuída.
Característica de variedade refere-se ao formato de big data - estruturado ou não estruturado. O RDBMS tradicional se encaixa no formato estruturado. Um exemplo de um formato de dados não estruturado é um formato de arquivo de vídeo, arquivos de imagem, texto sem formatação, de documento da Web ou documentos padrão do MS Word, todos com formatos exclusivos e assim por diante. Observe também que o RDBMS não tem capacidade para lidar com formatos de dados não estruturados. Além disso, todos esses dados não estruturados devem ser agrupados e consolidados, o que cria a necessidade de ferramentas e sistemas especializados. Além disso, novos dados são adicionados todos os dias ou a cada minuto e os dados aumentam continuamente. Portanto, big data é mais sinônimo de variedade.
A característica de velocidade refere-se à velocidade na qual os dados são criados e à eficiência necessária para processar todos os dados. Por exemplo, o Facebook é acessado por mais de 1, 6 bilhão de usuários em um mês. Da mesma forma, existem outros sites de redes sociais, YouTube, serviços do Google etc. Esses fluxos de dados devem ser processados usando consultas em tempo real e armazenados sem perda de dados. Assim, a característica de velocidade é importante no processamento de big data.
Além disso, outras características incluem veracidade e valor. A veracidade determinará a confiabilidade e a confiabilidade dos dados e o valor é o valor derivado pelas organizações do processamento de big data.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista sobre Big Data
3. Por que o big data é importante para as organizações?
Responda:
Essa é a pergunta básica da entrevista do Big Data feita em uma entrevista. O big data é importante porque, ao processar o big data, as organizações podem obter informações detalhadas sobre:
• Redução de custos
• Melhorias em produtos ou serviços
• Compreender o comportamento e os mercados do cliente
• Tomada de decisão eficaz
• Tornar-se mais competitivo
4. Cite algumas ferramentas ou sistemas usados no processamento de big data?
Responda:
O processamento e análise de big data podem ser feitos usando,
• Hadoop
• Colméia
• porco
• Mahout
• Flume
Parte 2 - Perguntas sobre entrevista com big data (avançado)
Vamos agora dar uma olhada nas perguntas avançadas da entrevista sobre Big Data.
5. Como o big data pode dar suporte às organizações?
Responda:
O big data tem o potencial de apoiar as organizações de várias maneiras. As informações extraídas do big data podem ser usadas,
• Melhor coordenação com clientes e partes interessadas e resolver problemas
• Melhorar relatórios e análises para aprimoramentos de produtos ou serviços
• Personalizar produtos e serviços para mercados selecionados
• Garanta um melhor compartilhamento de informações
• Suporte nas decisões de gestão
• Identificar novas oportunidades, idéias de produtos e novos mercados
• Reúna dados de várias fontes e arquive-os para referência futura
• Manter bancos de dados, sistemas
• Determinar métricas de desempenho
• Entender interdependências entre funções de negócios
• Avalie o desempenho organizacional
6. Explique como o big data pode ser usado para aumentar o valor dos negócios?
Responda:
Ao entender a necessidade de analisar big data, essa análise ajudará as empresas a identificar sua posição nos mercados e as empresas a se diferenciarem de seus concorrentes. Por exemplo, a partir dos resultados da análise de big data, as organizações podem entender a necessidade de produtos personalizados ou entender os mercados em potencial para aumentar a receita e o valor. A análise de big data envolverá o agrupamento de dados de várias fontes para entender tendências e informações relacionadas aos negócios. Quando a análise de big data é feita de maneira planejada, reunindo dados das fontes certas, as organizações podem facilmente gerar valor e receita de negócios em quase 5% a 20%. Alguns exemplos dessas organizações são Amazon, Linkedin, WalMart e muitos outros.
Vamos para as próximas perguntas da entrevista sobre Big Data
7. O que é implementação de solução de big data?
Responda:
As soluções de big data são implementadas em pequena escala primeiro, com base em um conceito apropriado para os negócios. A partir do resultado, que é uma solução de protótipo, a solução de negócios é ampliada ainda mais. Essas são as perguntas mais populares da entrevista de Big Data, feitas em uma entrevista de Big Data. Algumas das práticas recomendadas seguidas no setor incluem:
• Ter objetivos claros do projeto e colaborar sempre que necessário
• Coletando dados das fontes certas
• Garantir que os resultados não sejam distorcidos, pois isso pode levar a conclusões erradas
• Esteja preparado para inovar considerando abordagens híbridas no processamento, incluindo dados de tipos estruturados e não estruturados, incluindo fontes de dados internas e externas
• Compreender o impacto do big data nos fluxos de informações existentes na organização
8. Quais são as etapas envolvidas nas soluções de big data?
Responda:
As soluções de big data seguem três etapas padrão em sua implementação. Eles são:
Ingestão de dados: esta etapa definirá a abordagem para extrair e consolidar dados de várias fontes. Por exemplo, as fontes de dados podem ser feeds de redes sociais, CRM, RDBMS etc. Os dados extraídos de diferentes fontes são armazenados em um sistema de arquivos distribuídos (HDFS) do Hadoop.
Armazenamento de dados: esta é a segunda etapa, os dados extraídos são armazenados. Esse armazenamento pode estar no HDFS ou HBase (banco de dados NoSQL).
Processar os dados: Este é o último passo. Os dados armazenados devem ser processados. O processamento é feito usando ferramentas como Spark, Pig, MapReduce e outras.
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