大數(shù)據(jù)面試,這10個(gè)大數(shù)據(jù)入門級(jí)問題不得不看!

大數(shù)據(jù)時(shí)代才剛剛開始。隨著越來越多的公司傾向于大數(shù)據(jù)運(yùn)營,人才需求達(dá)到歷史最高水平。這對(duì)你意味著什么?如果您想在任何大數(shù)據(jù)崗位上工作,它只能轉(zhuǎn)化為更好的機(jī)會(huì)。您可以選擇成為數(shù)據(jù)分析師,數(shù)據(jù)科學(xué)家,數(shù)據(jù)庫管理員,大數(shù)據(jù)工程師,Hadoop大數(shù)據(jù)工程師等。?在本文中,慧都網(wǎng)將介紹與大數(shù)據(jù)相關(guān)的前50大數(shù)據(jù)面試問題。

50個(gè)最受歡迎的大數(shù)據(jù)訪談和面試問題

為了使您的職業(yè)生涯更具優(yōu)勢(shì),您應(yīng)該為大數(shù)據(jù)面試做好充分準(zhǔn)備。在我們開始之前,重要的是要理解面試是一個(gè)你和面試官只是相互理解的地方。因此,您不必隱瞞任何事情,只要誠實(shí)并誠實(shí)地回答問題。如果您感到困惑或需要更多信息,請(qǐng)隨時(shí)向面試官提問。始終誠實(shí)地對(duì)待您的回復(fù),并在需要時(shí)提出問題。

以下是最重要的大數(shù)據(jù)面試問題以及具體問題的詳細(xì)解答。對(duì)于更廣泛的問題,答案取決于您的經(jīng)驗(yàn),我們將分享一些如何回答它們的提示。

10個(gè)大數(shù)據(jù)面試入門級(jí)問題

無論何時(shí)進(jìn)行大數(shù)據(jù)采訪,采訪者都可能會(huì)詢問一些基本問題。無論您是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的新手還是經(jīng)驗(yàn)豐富,都需要基礎(chǔ)知識(shí)。因此,讓我們來介紹一些常見的基本大數(shù)據(jù)面試問題以及破解大數(shù)據(jù)面試的答案。

1.您對(duì)“大數(shù)據(jù)”一詞有何了解?

:?大數(shù)據(jù)是與復(fù)雜和大型數(shù)據(jù)集相關(guān)的術(shù)語。關(guān)系數(shù)據(jù)庫無法處理大數(shù)據(jù),這就是使用特殊工具和方法對(duì)大量數(shù)據(jù)執(zhí)行操作的原因。大數(shù)據(jù)使公司能夠更好地了解其業(yè)務(wù),并幫助他們從定期收集的非結(jié)構(gòu)化和原始數(shù)據(jù)中獲取有意義的信息。大數(shù)據(jù)還允許公司采取數(shù)據(jù)支持的更好的業(yè)務(wù)決策。

2.大數(shù)據(jù)的五個(gè)V是什么?

:大數(shù)據(jù)的五個(gè)V如下:

Volume -Volume表示體積大,即以高速率增長的數(shù)據(jù)量,即以PB為單位的數(shù)據(jù)量

Velocity -Velocity是數(shù)據(jù)增長的速度。社交媒體在數(shù)據(jù)增長速度方面發(fā)揮著重要作用。

Variety -Variety是指不同的數(shù)據(jù)類型,即各種數(shù)據(jù)格式,如文本,音頻,視頻等。

Veracity -Veracity是指可用數(shù)據(jù)的不確定性。由于大量數(shù)據(jù)帶來不完整性和不一致性,因此產(chǎn)生了準(zhǔn)確性。

Value -價(jià)值是指將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值。通過將訪問的大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為價(jià)值,企業(yè)可以創(chuàng)造收入。

大數(shù)據(jù)的5V

注意:??這是大數(shù)據(jù)訪談中提出的基本和重要問題之一。如果您看到面試官有興趣了解更多信息,您可以選擇詳細(xì)解釋五個(gè)V.?但是,如果您被問及“大數(shù)據(jù)”這一術(shù)語,甚至可以提及這些名稱。

3.告訴我們大數(shù)據(jù)和Hadoop如何相互關(guān)聯(lián)。

:?大數(shù)據(jù)和Hadoop幾乎是同義詞。隨著大數(shù)據(jù)的興起,專門從事大數(shù)據(jù)操作的Hadoop框架也開始流行起來。專業(yè)人員可以使用該框架來分析大數(shù)據(jù)并幫助企業(yè)做出決策。

注意:??這個(gè)問題通常在大數(shù)據(jù)訪談中提出。?可以進(jìn)一步去回答這個(gè)問題,并試圖解釋的Hadoop的主要組成部分。

4.大數(shù)據(jù)分析如何有助于增加業(yè)務(wù)收入?

:大數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)來說非常重要。它可以幫助企業(yè)將自己與眾不同并增加收入。通過預(yù)測(cè)分析,大數(shù)據(jù)分析為企業(yè)提供定制的建議和建議。此外,大數(shù)據(jù)分析使企業(yè)能夠根據(jù)客戶需求和偏好推出新產(chǎn)品。這些因素使企業(yè)獲得更多收入,因此公司正在使用大數(shù)據(jù)分析。通過實(shí)施大數(shù)據(jù)分析,公司可能會(huì)收入大幅增加5-20%的收入。一些使用大數(shù)據(jù)分析來增加收入的受歡迎公司是 - 沃爾瑪,LinkedIn,F(xiàn)acebook,Twitter,美國銀行等。

5.解釋部署大數(shù)據(jù)解決方案時(shí)應(yīng)遵循的步驟。

:以下是部署大數(shù)據(jù)解決方案所遵循的三個(gè)步驟

Ⅰ、數(shù)據(jù)攝取

部署大數(shù)據(jù)解決方案的第一步是數(shù)據(jù)提取,即從各種來源提取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)源可以是像Salesforce這樣的CRM,像SAP這樣的企業(yè)資源規(guī)劃系統(tǒng),像MySQL這樣的RDBMS或任何其他日志文件,文檔,社交媒體源等。數(shù)據(jù)可以通過批處理作業(yè)或?qū)崟r(shí)流來提取。然后將提取的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS中。

部署大數(shù)據(jù)解決方案的步驟

II、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

在數(shù)據(jù)攝取之后,下一步是存儲(chǔ)提取的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDFS或NoSQL數(shù)據(jù)庫(即HBase)中。HDFS存儲(chǔ)適用于順序訪問,而HBase適用于隨機(jī)讀/寫訪問。

III、數(shù)據(jù)處理

部署大數(shù)據(jù)解決方案的最后一步是數(shù)據(jù)處理。數(shù)據(jù)通過Spark,MapReduce,Pig等處理框架之一進(jìn)行處理。

6.定義HDFS和YARN的相應(yīng)組件

:?HDFS的兩個(gè)主要組成部分:

NameNode?- 這是用于處理HDFS內(nèi)數(shù)據(jù)塊的元數(shù)據(jù)信息的主節(jié)點(diǎn)

DataNode / Slave節(jié)點(diǎn) - 這是作為從節(jié)點(diǎn)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn),供NameNode處理和使用

除了提供客戶端請(qǐng)求之外,NameNode還執(zhí)行以下兩個(gè)角色之一:

CheckpointNode - 它在與NameNode不同的主機(jī)上運(yùn)行

BackupNode-它是一個(gè)只讀的NameNode,它包含不包括塊位置的文件系統(tǒng)元數(shù)據(jù)信息

YARN的兩個(gè)主要組成部分:

ResourceManager-該組件接收處理請(qǐng)求,并根據(jù)處理需要相應(yīng)地分配給各個(gè)NodeManager。

NodeManager-它在每個(gè)單個(gè)數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行任務(wù)

7.為什么Hadoop可用于大數(shù)據(jù)分析?

:??由于數(shù)據(jù)分析已成為業(yè)務(wù)的關(guān)鍵參數(shù)之一,因此,企業(yè)正在處理大量結(jié)構(gòu)化,非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。在Hadoop主要支持其功能的情況下,分析非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)非常困難。

存儲(chǔ)

處理

數(shù)據(jù)采集

此外,Hadoop是開源的,可在商用硬件上運(yùn)行。因此,它是企業(yè)的成本效益解決方案。

8.什么是fsck?

:??fsck代表文件系統(tǒng)檢查。它是HDFS使用的命令。此命令用于檢查不一致性以及文件中是否存在任何問題。例如,如果文件有任何丟失的塊,則通過此命令通知HDFS。

9. NAS(網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ))和HDFS之間的主要區(qū)別是什么?

:?NAS(網(wǎng)絡(luò)附加存儲(chǔ))和HDFS之間的主要區(qū)別 -

HDFS在一組計(jì)算機(jī)上運(yùn)行,而NAS在單個(gè)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行。因此,數(shù)據(jù)冗余是HDFS中的常見問題。相反,復(fù)制協(xié)議在NAS的情況下是不同的。因此,數(shù)據(jù)冗余的可能性要小得多。

在HDFS的情況下,數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)塊存儲(chǔ)在本地驅(qū)動(dòng)器中。在NAS的情況下,它存儲(chǔ)在專用硬件中。

10.格式化NameNode的命令是什么?

:?$ hdfs namenode -format。

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