Unbedingt lesen: 24 Fragen und Antworten zu Datastage-Interviews [Ultimate Guide 2022]

Datastage ist ein ETL-Tool, dh ein Tool zum Extrahieren, Transformieren und Laden, das von IBM in seiner InfoSphere-Suite und seiner Information Solutions Platforms-Suite bereitgestellt wird. Es ist ein beliebtes ETL-Tool und wird für die Arbeit mit großen Datensätzen und Warehouses verwendet, um die Datenrepositorys zu erstellen und zu pflegen. In diesem Artikel sehen wir uns die am häufigsten gestellten Fragen zu DataStage-Interviews an und geben auch die Antworten auf diese Fragen. Wenn Sie Anfänger sind und mehr über Data Science erfahren möchten, sehen Sie sich unsere Data Science-Schulungen von Top-Universitäten an.

Die häufigsten Fragen und Antworten zu Interviews mit DataStage lauten wie folgt:

Fragen und Antworten zum DataStage-Interview

1. Was ist IBM DataStage und warum wird es verwendet?

DataStage ist ein von IBM bereitgestelltes Tool, das zum Entwerfen, Entwickeln und Ausführen der Anwendungen verwendet wird, um die Daten in Data Warehouses zu füllen, indem die Daten aus Datenbanken von Windows-Servern extrahiert werden. Es enthält die Funktion grafischer Visualisierungen für Datenintegrationen und kann auch Daten aus mehreren Quellen extrahieren. Es gilt daher als eines der mächtigsten ETL-Tools. DataStage hat verschiedene Versionen, die Unternehmen je nach Bedarf einsetzen können. Die Versionen sind Server Edition, MVS Edition und Enterprise Edition.

2. Was sind die Merkmale von DataStage?

Die Eigenschaften von IBM DataStage sind wie folgt:

• Es kann je nach Bedarf und Anforderung sowohl auf lokalen Servern als auch in der Cloud bereitgestellt werden.
• Es ist mühelos zu bedienen und kann die Geschwindigkeit und Flexibilität der Datenintegration effizient erhöhen.
• Es unterstützt Big Data und kann auf viele Arten auf Big Data zugreifen, z. B. JDBC-Integrator, JSON-Unterstützung und verteilte Dateisysteme.

3. Beschreiben Sie kurz die DataStage-Architektur.

IBM DataStage folgt als Architektur einem Client-Server-Modell und verfügt über unterschiedliche Architekturtypen für die verschiedenen Versionen. Die Komponenten der Client-Server-Architektur sind:

1. 1. Client-Komponenten
   2. Server
   3. Stufen
   4. Tabellendefinitionen
   5. Behälter
   6. Projekte
   7. Arbeitsplätze

4. Wie können wir einen Job über die Befehlszeile in DataStage ausführen?

Der Befehl lautet: dsjob -run -jobstatus <Projektname> <Jobname>

5. Listen Sie einige Funktionen auf, die wir mit dem Befehl „dsjob“ ausführen können.

Die verschiedenen Funktionen, die wir mit dem Befehl $dsjob ausführen können, sind:

1. 1. $dsjob -run: Wird verwendet, um den DataStage-Job auszuführen
   2. $dsjob -stop: Wird verwendet, um den Job zu stoppen, der gerade im Prozess vorhanden ist
   3. $dsjob -jobid: Wird zur Bereitstellung der Jobinformationen verwendet
   4. $dsjob -report: Wird verwendet, um den vollständigen Jobbericht anzuzeigen
   5. $dsjob -lprojects: Wird verwendet, um alle vorhandenen Projekte aufzulisten
   6. $dsjob -ljobs: Wird verwendet, um alle Jobs aufzulisten, die im Projekt vorhanden sind
   7. $dsjob -lstages: Wird verwendet, um alle Phasen des aktuellen Jobs aufzulisten
   8. $dsjob -llinks: Wird zum Auflisten aller Links verwendet
   9. $dsjobs -lparams: Wird verwendet, um alle Parameter des Jobs aufzulisten
   10. $dsjob -projectinfo: Wird zum Abrufen der Informationen über das Projekt verwendet
   11. $dsjob -jobinfo: Wird für den Informationsabruf des Jobs verwendet
   12. $dsjob -stageinfo: Wird für den Informationsabruf dieser Phase dieses Jobs verwendet
   13. $dsjob -linkinfo: Wird verwendet, um die Informationen dieses Links zu erhalten
   14. $dsjob -paraminfo: Liefert die Informationen aller Parameter
   15. $dsjob -loginfo: Wird verwendet, um Informationen über das Protokoll zu erhalten
   16. $dsjob -log: Wird zum Hinzufügen einer Textnachricht im Protokoll verwendet
   17. $dsjob -logsum: Wird zum Anzeigen der Protokolldaten verwendet
   18. $dsjob -logdetail: Wird verwendet, um alle Details des Protokolls anzuzeigen
   19. $dsjob -lognewest: Wird zum Abrufen der ID des neuesten Protokolls verwendet

6. Was ist ein Flow Designer in IBM DataStage?

Flow Designer ist die webbasierte Benutzeroberfläche von DataStage und wird verwendet, um die Jobs in DataStage zu erstellen, zu bearbeiten, zu laden und auszuführen.

Quelle

7. Was sind die Hauptfunktionen des Flow Designers?

Die Hauptfunktionen des Flow-Designers sind:

1. Es ist sehr nützlich, um Jobs mit einer großen Anzahl von Stufen auszuführen.
2. Es ist nicht erforderlich, die Jobs zu migrieren, um den Flow Designer zu verwenden.
3. Wir können die bereitgestellte Palette verwenden, um Konnektoren und Operatoren auf der Designer-Leinwand mithilfe der Drag-and-Drop-Funktion hinzuzufügen und zu entfernen.

Erfahren Sie mehr über: Data Science vs. Data Mining: Unterschied zwischen Data Science und Data Mining

8. Wie konvertiert man einen Serverjob in einen parallelen Job in DataStage?

Ein Server-Job kann mit einem Link-Collector und einem IPC-Collector in einen parallelen Job umgewandelt werden.

9 . Was ist ein HBase-Konnektor?

Ein HBase-Konnektor in DataStage ist ein Tool zum Verbinden von Datenbanken und Tabellen, die in der HBase-Datenbank vorhanden sind. Es wird hauptsächlich verwendet, um die folgenden Aufgaben auszuführen:

1. Lesen und Schreiben von Daten aus und in die HBase-Datenbank.
2. Lesen von Daten im parallelen Modus.
3. Verwenden von HBase als Ansichtstabelle

10. Was ist ein Hive-Konnektor?

Hive Connector ist ein Tool, das verwendet wird, um Partitionsmodi beim Lesen der Daten zu unterstützen. Dies kann auf zwei Arten erfolgen:

1. Modulus-Partitionsmodus
2. Minimum-Maximum-Partitionsmodus

11. Was ist Infosphere in DataStage?

Der Infosphere-Informationsserver ist in der Lage, hohe Volumenanforderungen der Unternehmen zu bewältigen und liefert qualitativ hochwertige und schnellere Ergebnisse. Es bietet den Unternehmen eine einzige Plattform für die Verwaltung der Daten, auf der sie enorme Informationsmengen verstehen, bereinigen, transformieren und bereitstellen können.

Quelle

12. Alle verschiedenen Ebenen von InfoSphere Information Server auflisten?

Die verschiedenen Ebenen des InfoSphere Information Server sind:

1. Client-Ebene
2. Dienstebene
3. Motorstufe
4. Ebene des Metadaten-Repositorys

13. Beschreiben Sie kurz die Client-Ebene des Infosphere Information Server.

Die Client-Tier des Infosphere Information Server dient der Entwicklung und der kompletten Administration der Rechner über die Client-Programme und Konsolen.

14. Beschreiben Sie kurz die Dienstebene von Infosphere Information Server.

Die Dienstebene des Infosphere Information Server wird verwendet, um Standarddienste wie Metadaten und Protokollierung sowie einige andere modulspezifische Dienste bereitzustellen. Es enthält einen Anwendungsserver, verschiedene Produktmodule und andere Produktdienste.

15. Beschreiben Sie kurz die Engine-Schicht von Infosphere Information Server.

Die Engine-Ebene des Infosphere Information Server ist eine Reihe logischer Komponenten, die zum Ausführen der Jobs und anderer Tasks für die Produktmodule verwendet werden.

16. Beschreiben Sie kurz die Metadaten-Repository-Schicht von Infosphere Information Server.

Die Ebene des Metadaten-Repositorys von Infosphere Information Server umfasst das Metadaten-Repository, die Analysedatenbank und den Computer. Es wird verwendet, um die Metadaten, freigegebenen Daten und Konfigurationsinformationen freizugeben.

17. Welche Arten der Parallelverarbeitung gibt es in DataStage?

Es gibt zwei verschiedene Arten der Parallelverarbeitung:

1. Datenpartitionierung
2. Datenpipeline

18 . Was ist Datenpartitionierung?

Die Datenpartitionierung ist eine Art paralleler Ansatz für die Datenverarbeitung. Es beinhaltet den Prozess der Aufteilung der Datensätze in Partitionen für die Verarbeitung. Es erhöht die Effizienz der Verarbeitung in einem linearen Modell.

Weiterlesen: Datenvorverarbeitung beim maschinellen Lernen: 7 einfache Schritte zum Befolgen

19. Was ist Datenpipelining?

Data Pipelining ist eine Art paralleler Ansatz für die Datenverarbeitung, bei dem wir die Extraktion von Daten aus der Quelle durchführen und sie dann eine Reihe von Verarbeitungsfunktionen durchlaufen lassen, um die erforderliche Ausgabe zu erhalten.

20. Was ist Arbeitsschutz in DataStage?

OSH ist eine Abkürzung für Orchestrate Shell und ist eine Skriptsprache, die in DataStage intern von der parallelen Engine verwendet wird.

21. Was sind Spieler?

Player in DataStage sind die Arbeitspferdeprozesse. Sie helfen uns bei der parallelen Verarbeitung und werden den Operatoren auf jedem Knoten zugewiesen.

22. Was ist eine Sammlungsbibliothek in DataStage?

Die Sammlungsbibliotheken sind der Satz von Operatoren und werden verwendet, um die partitionierten Daten zu sammeln.

23. Welche Kollektorentypen sind in der Sammlungsbibliothek von DataStage verfügbar?

Die in der Sammlungsbibliothek verfügbaren Arten von Sammlern sind:

1. Sortmerg-Sammler
2. Roundrobin-Sammler
3. Sammler bestellt

24. Wie wird die Quelldatei in DataStage gefüllt?

Die Quelldatei kann mithilfe von SQL-Abfragen und auch mithilfe des Tools zum Extrahieren des Zeilengenerators gefüllt werden.

Endeffekt

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