大数据访谈问答简介
互联网上产生的各种数据被称为大数据，超过数百GB的数据仅通过在线活动在互联网上产生。在线活动，如网络活动、博客、文本、视频/音频文件、图像、电子邮件、社交网络活动。大数据需要专门的系统和软件工具来处理所有非结构化数据。这些活动产生的数据称为大数据。大数据是完全广泛分布在互联网上的，因此，大数据的处理需要分布式系统和工具，以便从中提取信息。
以下是一些重要的2019年大数据采访问题和答案：
Hadoop、数据科学、统计和；其他
如果你正在寻找与大数据相关的工作，你需要准备2019年大数据面试问题。虽然每次面试都不一样，工作的范围也不一样，但我们可以帮助你解决面试中最重要的问题和答案，这将帮助你迈出第一步，获得成功你在大数据面试中的成功。
这些问题分为两部分：
第一部分——大数据面试问题（基础）
第一部分包括基本的面试问题和答案
1。大数据的含义是什么？它有什么不同
回答：
大数据是指互联网上产生的各种数据。在互联网上，只有在线活动才能产生超过数百GB的数据。在这里，在线活动意味着网络活动、博客、文本、视频/音频文件、图像、电子邮件、社交网络活动等等。大数据可以被称为从所有这些活动中创建的数据。在线生成的数据大多是非结构化的。大数据还将包括数据库中的交易数据、系统日志文件，以及传感器、物联网、RFID标签等智能设备生成的数据，以及在线活动。
大数据需要专门的系统和软件工具来处理所有非结构化数据。事实上，据一些行业估计，互联网上生成的数据中有近85%是非结构化的。通常，关系数据库具有结构化格式，并且数据库是集中的。因此，可以使用SQL等查询语言快速完成RDBMS处理。另一方面，大数据非常大，分布在互联网上，因此处理大数据将需要分布式系统和工具从中提取信息。大数据需要Hadoop、Hive等专用工具以及高性能硬件和网络来处理。
2。大数据的特点是什么
回答：
大数据有三个主要特征：数量、多样性和速度。
体积特征指的是数据的大小。据估计，每天生成的数据超过300万GB。在计算带宽和存储容量有限的办公环境中，在普通个人计算机或客户机-服务器网络中无法处理这一数量的数据。然而，云服务提供了处理大数据量的解决方案，并使用分布式计算架构高效地处理它们。
多样性特征指的是大数据的格式——结构化或非结构化。传统的RDBMS符合结构化格式。
非结构化数据格式的一个例子是，视频文件格式、图像文件、纯文本格式、来自web文档或标准MS Word文档的格式都是唯一的，等等。还要注意的是，RDBMS没有处理非结构化数据格式的能力。此外，必须对所有这些非结构化数据进行分组和整合，这就需要专门的工具和系统。此外，每天或每分钟都会添加新数据，数据会不断增长。因此，大数据更像是多样性的同义词。
速度特性指的是创建数据的速度和处理所有数据所需的效率。
例如，Facebook在一个月内被超过16亿用户访问。同样，还有其他社交网站、YouTube、谷歌服务等。此类数据流必须使用实时查询进行处理，并且必须在不丢失数据的情况下进行存储。因此，速度特性在大数据处理中非常重要。
此外，其他特征包括准确性和价值。准确性将决定数据的可靠性和可靠性，价值是组织从大数据处理中获得的价值。
3。为什么大数据对组织很重要
回答：
这是采访中提出的基本大数据采访问题。大数据很重要，因为通过处理大数据，组织可以获得与以下方面相关的洞察信息：
•降低成本
•产品或服务的改进
•了解客户行为和市场
•有效的决策
•提高竞争力
4。列举一些用于大数据处理的工具或系统
回答：
大数据处理和分析可以使用，
•Hadoop
•蜂巢
•猪
•管理员
•水槽
第2部分——大数据面试问题（高级）
现在让我们来看一下高级面试问题。
5。大数据如何支持组织
回答：
大数据有可能在许多方面支持组织。从大数据中提取的信息可以用于，
•更好地与客户和利益相关者协调，解决问题
•改进产品或服务改进的报告和分析
•针对选定市场定制产品和服务
•确保更好地共享信息
•支持管理决策
•识别新机会、产品理念和新市场
•从多个来源收集数据并存档以备将来参考
•维护数据库和系统
•确定绩效指标
•了解业务职能之间的相互依赖关系
•评估组织绩效
6。解释如何使用大数据来增加业务价值
回答：
在理解分析大数据的必要性的同时，此类分析将帮助企业确定其在市场中的地位，并帮助企业从竞争对手中脱颖而出。例如，从大数据分析的结果来看，企业可以了解定制产品的需求，或者了解增加收入和价值的潜在市场。分析大数据将涉及对来自不同来源的数据进行分组，以了解与业务相关的趋势和信息。当通过从正确的来源收集数据，有计划地进行大数据分析时，企业可以轻松地创造近5%到20%的业务价值和收入。亚马逊、Linkedin、沃尔玛和许多其他组织就是这样的例子。
让我们转到下一个大数据采访问题
7。什么是大数据解决方案实施
回答：
大数据解决方案首先以小规模实施，基于适合业务的概念。从结果来看，这是一个原型解决方案，业务解决方案的规模进一步扩大。这些是在大数据采访中最受欢迎的大数据采访问题行业中遵循的一些最佳实践包括：，
•有明确的项目目标，并在必要时进行合作
•从正确的来源收集数据
•确保结果不会扭曲，因为这可能导致错误结论
•准备好创新，在处理过程中考虑混合方法，包括结构化和非结构化类型的数据，包括内部和外部数据源
•了解大数据对组织内现有信息流的影响
8。大数据解决方案涉及哪些步骤
回答：
大数据解决方案的实施遵循三个标准步骤。他们是：
数据摄取：此步骤将定义从多个来源提取和整合数据的方法。例如，数据源可以是社交网络提要、CRM、RDBMS等。从不同来源提取的数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。
数据存储：这是第二步，存储提取的数据。该存储可以在HDFS或HBase（NoSQL数据库）中。
处理数据：这是最后一步。必须对存储的数据进行处理。处理是使用Spark、Pig、MapReduce等工具完成的。
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