¿Quién puede compartir algunas preguntas y respuestas de la entrevista sobre big data?
Aquí están las preguntas más importantes de la entrevista sobre big data junto con respuestas detalladas a preguntas específicas. Al igual que con la pregunta más amplia, la respuesta depende de su experiencia y compartiremos algunos consejos sobre cómo responderla.
Diez preguntas básicas para entrevistas sobre Big Data Siempre que hay una entrevista sobre Big Data, el entrevistador puede hacer algunas preguntas básicas. Tanto si eres nuevo en el mundo del big data como si eres un veterano, necesitas conocimientos básicos. Entonces, presentemos algunas preguntas básicas comunes de las entrevistas sobre big data y las respuestas de las entrevistas 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 utilizan herramientas y métodos especiales para operar con grandes cantidades de datos. Big data permite a las empresas comprender mejor su negocio y les ayuda a obtener información significativa a partir de datos sin procesar y 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 significa gran capacidad, es decir, la cantidad de datos que está creciendo rápidamente, es decir, la cantidad de datos en PB.
Velocidad - La velocidad es el ritmo al 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.
Precisión: la precisión se refiere a la incertidumbre en los datos disponibles. La precisión surge de lo incompleto y la inconsistencia que conllevan grandes cantidades de datos.
Valor: el valor se refiere a convertir 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 hacen en las entrevistas sobre big data. Si ve que el entrevistador está interesado en saber más, ¿podría optar por explicarle las cinco V? Sin embargo, si te preguntan sobre el término "big data", puedes incluso mencionar estos nombres.
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, que se especializa en operaciones de big data, también 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 hace a menudo en entrevistas sobre big data. ? Puede llevar esta pregunta más allá 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. Puede ayudar a las empresas a diferenciarse y aumentar los ingresos. El análisis de big data proporciona a las empresas sugerencias y opiniones personalizadas a través del análisis predictivo. Además, el análisis de big data permite 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 el análisis de big data. Al implementar análisis de big data, las empresas pueden aumentar significativamente sus ingresos entre un 5% y un 20%. Algunas de las empresas populares que utilizan el análisis de big data para aumentar los ingresos son: Walmart, LinkedIn, Facebook, Twitter, Bank of America y muchas más.
5.Explicar los pasos a seguir a la hora de desplegar una solución de big data.
Respuesta: Los siguientes son tres pasos para implementar una solución de big data.
1. Entrada de datos
El primer paso para implementar una solución de big data 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 de planificación de recursos empresariales (como SAP), un RDBMS (como MySQL) o cualquier otro archivo de registro, documento, fuente 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.
Dos. Almacenamiento de datos
Después de recibir los datos, el siguiente paso es almacenar los datos extraídos. Los datos se almacenan en una base de datos HDFS o NoSQL (es decir, HBase). El almacenamiento HDFS es adecuado para acceso secuencial, mientras que HBase es adecuado para acceso aleatorio de lectura/escritura.
Tres. Procesamiento de datos
El último paso en la implementación de una solución de big data es el procesamiento de datos. Los datos son procesados por uno de los marcos de procesamiento como Spark, MapReduce y Pig.
6. Definir los componentes correspondientes de HDFS y hilo.
Respuesta:? Los dos componentes principales de HDFS:
NameNode? Este es el nodo maestro en HDFS que maneja la información de metadatos del bloque.
Nodo de datos/nodo esclavo: este es un nodo que almacena datos y se utiliza como nodo esclavo para su procesamiento y uso por parte de NameNode.
Además de atender las solicitudes de los clientes, NameNode también desempeña una de dos funciones:
El nodo de punto de control: se ejecuta en un host diferente al de NameNode.
BackupNode: es un NameNode de solo lectura que contiene información de metadatos del sistema de archivos, excluyendo las ubicaciones de los bloques de datos.
Dos componentes principales de Yarn:
administrador de recursos: este componente recibe solicitudes de procesamiento y las distribuye a cada administrador de nodos según sea necesario para el procesamiento.
Administrador de nodos: realiza tareas en cada nodo de datos individual.
7. ¿Por qué se puede utilizar Hadoop para el análisis de big data?
Respuesta:? A medida que el análisis de datos se ha convertido en uno de los parámetros clave de los negocios, las empresas se enfrentan a grandes cantidades de datos estructurados, no estructurados y semiestructurados. ¿Es muy difícil analizar datos no estructurados cuando Hadoop admite principalmente sus capacidades?
Rescate
Procesamiento
Adquisición de datos
Además, Hadoop es de código abierto y puede ejecutarse en hardware comercial. Por tanto, es una solución rentable para las empresas.
8.¿Qué es fsck?
Respuesta:? Fsck significa Comprobación del sistema de archivos. Este es el comando utilizado por HDFS. Este comando se utiliza para comprobar si hay inconsistencias en el archivo y si hay algún problema. Por ejemplo, si a un archivo le faltan bloques de datos, este comando notificará a HDFS.
9.¿Cuál es la principal diferencia entre NAS (Network Attached Storage) y HDFS?
Respuesta:? La principal diferencia entre NAS (Network Attached Storage) y HDFS es que HDFS se ejecuta en un grupo de computadoras, mientras que NAS se ejecuta en una sola computadora. Por lo tanto, la redundancia de datos es un problema común con HDFS. En cambio, en el caso de los NAS, el protocolo de replicación es diferente. Por tanto, la posibilidad de redundancia de datos es mucho menor.
En el caso de HDFS, los datos se almacenan como bloques en unidades locales. Con NAS, se almacena en hardware dedicado.
10. ¿Cuál es el comando para formatear NameNode?
Respuesta:? $ hdfs formato namenode.
Bienvenido a consultar el servicio de atención al cliente en línea de Huidu, lo transferiremos al equipo de expertos en big data y le enviaremos información relevante.
Las anteriores son preguntas y respuestas de una entrevista sobre big data. ¡Espero que mis respuestas te sean útiles!