大數據訪談問答簡介
互聯網上產生的各種數據被稱為大數據，超過數百GB的數據僅通過在線活動在互聯網上產生。在線活動，如網絡活動、博客、文本、視頻/音頻文件、圖像、電子郵件、社交網絡活動。大數據需要專門的系統和軟件工具來處理所有非結構化數據。這些活動產生的數據稱為大數據。大數據是完全廣泛分布在互聯網上的，因此，大數據的處理需要分布式系統和工具，以便從中提取信息。
以下是一些重要的2019年大數據采訪問題和答案：
Hadoop、數據科學、統計和；其他
如果你正在尋找與大數據相關的工作，你需要準備2019年大數據面試問題。雖然每次面試都不一樣，工作的范圍也不一樣，但我們可以幫助你解決面試中最重要的問題和答案，這將幫助你邁出第一步，獲得成功你在大數據面試中的成功。
這些問題分為兩部分：
第一部分——大數據面試問題（基礎）
第一部分包括基本的面試問題和答案
1。大數據的含義是什么？它有什么不同
回答：
大數據是指互聯網上產生的各種數據。在互聯網上，只有在線活動才能產生超過數百GB的數據。在這里，在線活動意味著網絡活動、博客、文本、視頻/音頻文件、圖像、電子郵件、社交網絡活動等等。大數據可以被稱為從所有這些活動中創建的數據。在線生成的數據大多是非結構化的。大數據還將包括數據庫中的交易數據、系統日志文件，以及傳感器、物聯網、RFID標簽等智能設備生成的數據，以及在線活動。
大數據需要專門的系統和軟件工具來處理所有非結構化數據。事實上，據一些行業估計，互聯網上生成的數據中有近85%是非結構化的。通常，關系數據庫具有結構化格式，并且數據庫是集中的。因此，可以使用SQL等查詢語言快速完成RDBMS處理。另一方面，大數據非常大，分布在互聯網上，因此處理大數據將需要分布式系統和工具從中提取信息。大數據需要Hadoop、Hive等專用工具以及高性能硬件和網絡來處理。
2。大數據的特點是什么
回答：
大數據有三個主要特征：數量、多樣性和速度。
體積特征指的是數據的大小。據估計，每天生成的數據超過300萬GB。在計算帶寬和存儲容量有限的辦公環境中，在普通個人計算機或客戶機-服務器網絡中無法處理這一數量的數據。然而，云服務提供了處理大數據量的解決方案，并使用分布式計算架構高效地處理它們。
多樣性特征指的是大數據的格式——結構化或非結構化。傳統的RDBMS符合結構化格式。
非結構化數據格式的一個例子是，視頻文件格式、圖像文件、純文本格式、來自web文檔或標準MS Word文檔的格式都是唯一的，等等。還要注意的是，RDBMS沒有處理非結構化數據格式的能力。此外，必須對所有這些非結構化數據進行分組和整合，這就需要專門的工具和系統。此外，每天或每分鐘都會添加新數據，數據會不斷增長。因此，大數據更像是多樣性的同義詞。
速度特性指的是創建數據的速度和處理所有數據所需的效率。
例如，Facebook在一個月內被超過16億用戶訪問。同樣，還有其他社交網站、YouTube、谷歌服務等。此類數據流必須使用實時查詢進行處理，并且必須在不丟失數據的情況下進行存儲。因此，速度特性在大數據處理中非常重要。
此外，其他特征包括準確性和價值。準確性將決定數據的可靠性和可靠性，價值是組織從大數據處理中獲得的價值。
3。為什么大數據對組織很重要
回答：
這是采訪中提出的基本大數據采訪問題。大數據很重要，因為通過處理大數據，組織可以獲得與以下方面相關的洞察信息：
?降低成本
?產品或服務的改進
?了解客戶行為和市場
?有效的決策
?提高競爭力
4。列舉一些用于大數據處理的工具或系統
回答：
大數據處理和分析可以使用，
?Hadoop
?蜂巢
?豬
?管理員
?水槽
第2部分——大數據面試問題（高級）
現在讓我們來看一下高級面試問題。
5。大數據如何支持組織
回答：
大數據有可能在許多方面支持組織。從大數據中提取的信息可以用于，
?更好地與客戶和利益相關者協調，解決問題
?改進產品或服務改進的報告和分析
?針對選定市場定制產品和服務
?確保更好地共享信息
?支持管理決策
?識別新機會、產品理念和新市場
?從多個來源收集數據并存檔以備將來參考
?維護數據庫和系統
?確定績效指標
?了解業務職能之間的相互依賴關系
?評估組織績效
6。解釋如何使用大數據來增加業務價值
回答：
在理解分析大數據的必要性的同時，此類分析將幫助企業確定其在市場中的地位，并幫助企業從競爭對手中脫穎而出。例如，從大數據分析的結果來看，企業可以了解定制產品的需求，或者了解增加收入和價值的潛在市場。分析大數據將涉及對來自不同來源的數據進行分組，以了解與業務相關的趨勢和信息。當通過從正確的來源收集數據，有計劃地進行大數據分析時，企業可以輕松地創造近5%到20%的業務價值和收入。亞馬遜、Linkedin、沃爾瑪和許多其他組織就是這樣的例子。
讓我們轉到下一個大數據采訪問題
7。什么是大數據解決方案實施
回答：
大數據解決方案首先以小規模實施，基于適合業務的概念。從結果來看，這是一個原型解決方案，業務解決方案的規模進一步擴大。這些是在大數據采訪中最受歡迎的大數據采訪問題行業中遵循的一些最佳實踐包括：，
?有明確的項目目標，并在必要時進行合作
?從正確的來源收集數據
?確保結果不會扭曲，因為這可能導致錯誤結論
?準備好創新，在處理過程中考慮混合方法，包括結構化和非結構化類型的數據，包括內部和外部數據源
?了解大數據對組織內現有信息流的影響
8。大數據解決方案涉及哪些步驟
回答：
大數據解決方案的實施遵循三個標準步驟。他們是：
數據攝取：此步驟將定義從多個來源提取和整合數據的方法。例如，數據源可以是社交網絡提要、CRM、RDBMS等。從不同來源提取的數據存儲在Hadoop分布式文件系統（HDFS）中。
數據存儲：這是第二步，存儲提取的數據。該存儲可以在HDFS或HBase（NoSQL數據庫）中。
處理數據：這是最后一步。必須對存儲的數據進行處理。處理是使用Spark、Pig、MapReduce等工具完成的。
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