인터뷰 준비 과정을 보다 원활하게 진행하기 위해 BigDataHadoop 인터뷰를 성공적으로 통과하는 데 도움이 될 수 있는 가장 적합한 답변과 함께 자주 묻는 상위 50개 질문을 나열했습니다.
참고: 모든 질문과 답변은 코비드아카데미와 연계된 주제 전문가들이 준비합니다.
1. 빅데이터란 무엇인가?
‘빅데이터’라는 용어는 기존 RDBMS 도구를 사용하여 캡처, 저장, 처리, 공유, 분석 및 시각화하기 어려운 크고 복잡한 데이터 세트 모음을 나타내는 데 사용됩니다.
2. 빅데이터의 5가지 V에 대해 설명해주세요.
빅데이터는 흔히 다음과 같은 5가지 V를 사용하여 설명됩니다.
볼륨 – 매일 생성되는 데이터의 양(예: 페타바이트 및 엑사바이트)
속도 – 매초마다 데이터가 생성되는 속도입니다. 소셜 미디어가 등장한 후 어떤 뉴스라도 인터넷을 통해 입소문이 퍼지는 데는 아마도 몇 초가 걸릴 것입니다.
다양성 – 텍스트, 오디오, 비디오, CSV 등과 같은 다양한 형식으로 매일 생성되는 다양한 유형의 데이터
진실성 – 데이터의 불확실성 또는 지저분함. 빅데이터의 형태가 다양하면 정확성과 품질을 관리하기가 어렵습니다. 볼륨은 종종 데이터의 정확성과 품질이 부족한 핵심 이유를 구성합니다.
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가치 – 빅데이터에 접근하는 것은 언제나 좋은 일이지만, 빅데이터에서 실제 가치를 추출하지 못하는 것은 전혀 쓸모가 없습니다. 가치를 추출한다는 것은 조직에 이익을 가져다 준다는 것을 의미합니다. 투자 수익(ROI) 달성 빅데이터를 연구하는 기업을 위해 수익을 창출합니다.
3. Hadoop 프레임워크는 어떤 개념으로 작동합니까?
Hadoop 프레임워크는 다음에서 작동합니다.
Hadoop 분산 파일 시스템: HDFS는 Hadoop의 Java 기반 저장 장치로, 대규모 데이터 세트의 안정적이고 확장 가능한 저장소를 제공합니다. 다양한 유형의 데이터를 블록 형태로 저장하는 역할을 담당합니다.
Hadoop MapReduce: MapReduce는 다양한 Hadoop 클러스터에 걸쳐 확장성을 제공하는 Java 기반 프로그래밍 패러다임입니다. 워크로드를 여러 작업에 분산하여 병렬로 실행하는 역할을 담당합니다. ‘Map’의 작업은 데이터 세트를 튜플 또는 키-값 쌍으로 분할하는 것이며, ‘Reduce’는 Map의 출력을 가져와 데이터 튜플과 결합하여 더 작은 튜플 세트로 만듭니다.
하둡 원사: Yet Another Resource Negotiator는 여러 데이터 처리 엔진이 단일 플랫폼에 저장된 데이터를 처리할 수 있도록 지원하는 Hadoop의 아키텍처 프레임워크로, 완전히 새로운 분석 방법을 제시합니다.
참고: Reduce 작업은 Map 작업 실행 후에만 수행됩니다.
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