Le meilleur guide d'entrevue de développement de Bigdata Hadoop pour chacun préparé par les meilleurs experts d'industrie

Le marché des «BigData» connaît une croissance phénoménale, créant ainsi une énorme demande de professionnels BigData qualifiés et formés à travers le monde. Bien que la demande soit massive, l'offre semble certainement être en deçà de la demande. La raison principale pourrait être le manque de devoirs appropriés avant d'assister aux entrevues.

Pour vous faciliter la tâche pendant le processus de préparation des entretiens, nous avons listé les 50 questions les plus fréquemment posées ainsi que les réponses les mieux adaptées, ce qui peut vous aider à réussir l'interview de BigDataHadoop.

Note: Toutes les questions et réponses sont préparées par les experts en la matière associés à Kovid Academy.

1. Qu'est-ce que Big-Data?

Le terme «Big-data» est utilisé pour représenter une collection de jeux de données volumineux et complexes, difficiles à capturer, stocker, traiter, partager, analyser et visualiser à l'aide des outils SGBDR traditionnels.

2. Expliquer les cinq V du Big Data?

Big-Data est souvent décrit en utilisant les cinq V, qui sont:

Volume: quantité de données générées chaque jour, c'est-à-dire en pétaoctets et en exaoctets.

Vitesse - la vitesse à laquelle les données sont générées chaque seconde. Après l'avènement des médias sociaux, il faut probablement quelques secondes pour que les nouvelles deviennent virales sur Internet.

Variété - les différents types de données générées tous les jours dans une variété de formats tels que les textes, les audios, les vidéos, les csv, etc.

Veracity - les incertitudes ou le désordre de la data. Avec différentes formes de bigdata, il devient difficile de contrôler la précision et la qualité. Le volume constitue souvent la principale raison du manque de précision et de qualité des données.

La valeur - avoir accès aux bigdata est toujours une bonne chose, mais ne pas en extraire la vraie valeur est complètement inutile. Extraire de la valeur signifie tirer des bénéfices pour les organisations; atteindre le retour sur investissement (ROI); et faire des profits pour les entreprises qui travaillent sur le big data.

3. Sur quel concept fonctionne le framework Hadoop?

Le framework Hadoop fonctionne sur:

Système de fichiers distribués Hadoop: HDFS est une unité de stockage basée sur Java dans Hadoop, qui offre un stockage fiable et évolutif de grands ensembles de données. Il est chargé de stocker différents types de données sous forme de blocs.

Hadoop MapReduce: MapReduce est un paradigme de programmation basé sur Java qui offre une évolutivité à travers différents clusters Hadoop. Il est responsable de la distribution de la charge de travail dans différentes tâches à exécuter en parallèle. Le travail de 'Map' consiste à diviser les ensembles de données en tuples ou paires de valeurs-clés, et le 'Reduce' prend alors la sortie de Map et le combine avec des datatuples dans un plus petit ensemble de tuples.

Hadoop YARN: Encore un autre négociateur de ressources est le framework architectural de Hadoop qui permet à plusieurs moteurs de traitement de données de traiter des données stockées dans une seule plate-forme, en dévoilant une nouvelle méthode complète d'analyse.

Remarque: Les tâches de réduction sont effectuées uniquement après l'exécution des travaux de carte.

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