Top 28 des questions et réponses d'entretien d'ingénieur de données pour débutants et expérimentés

Vous préparez un entretien mais vous ne savez pas comment vous y prendre ? Vous pouvez commencer par notre liste de questions et réponses pour les entretiens avec les ingénieurs de données.

Les entretiens avec les ingénieurs de données sont parmi les plus difficiles à résoudre. Il y a tellement de choses que vous devriez savoir. Mais ne vous inquiétez pas, car notre liste de questions d'entretien vous aidera à cet égard. Après avoir parcouru cette liste, vous connaîtrez les réponses à de nombreuses questions importantes qu'un recruteur pourrait poser. De plus, cette liste vous donnera une idée de ce que vous devriez étudier et apprendre lors de la préparation de l'entretien.

Commençons.

Principales questions et réponses de l'entretien d'embauche d'un ingénieur de données

Q.1 – Qu'est-ce que l'ingénierie des données ?

L'ingénierie des données est une approche d'ingénierie logicielle pour développer et concevoir des systèmes d'information. Il se concentre sur la collecte et l'analyse des données. Alors que les scientifiques des données effectuent diverses tâches avec le Big Data, quelqu'un doit collecter toutes ces données au préalable, et les ingénieurs des données effectuent cette tâche. Les ingénieurs de données sont également responsables du développement et de la maintenance des bases de données. Les ingénieurs de données convertissent les données brutes en données utilisables.

Q.2 – Qu'entendez-vous par Modélisation des Données ?

Lorsque vous créez un modèle de données pour un système d'information afin de suivre ses données, cela s'appelle la modélisation des données. Ces modèles de données deviennent des tables dans une DB (base de données). Par exemple, si vous souhaitez analyser les comportements de vos clients, chaque client de votre base de données serait un modèle de données. Il s'agit de la représentation conceptuelle des valeurs de données associées aux règles.

Q.3 – Qu'est-ce qu'Hadoop ?

Hadoop est une collection d'utilitaires logiciels open source qui vous permettent d'utiliser un réseau de plusieurs ordinateurs pour résoudre des problèmes liés au Big Data. Il comporte divers composants qui vous permettent de traiter des quantités massives de données. Le développeur de Hadoop est la fondation Apache. Sa vaste collection d'utilitaires et de composants vous permet d'exécuter efficacement de nombreuses applications Big Data puissantes.

Q.4 – Quels sont les différents composants de Hadoop ?

Hadoop est principalement composé de 4 composants, et ce sont HDFS, MapReduce, YARN et Hadoop Common.

HDFS est le système de fichiers qui stocke toutes les données de Hadoop. Il a une bande passante élevée car il s'agit d'un système de stockage distribué.

MapReduce traite de grandes quantités de données ; YARN est la gestion des ressources de Hadoop et alloue les ressources nécessaires en conséquence. Hadoop Common est un groupe de bibliothèques et d'utilitaires que vous pouvez utiliser dans Hadoop.

Q.5 – Que signifie HDFS ?

HDFS est un composant Hadoop. HDFS signifie Hadoop Distributed File System.

Q.6 – Qu'est-ce qu'un NameNode ?

Un NameNode fait partie du stockage de données dans HDFS et suit les différents fichiers présents dans les clusters. Les NameNodes ne stockent pas de données. Ils stockent les métadonnées des DataNodes, où HDFS stocke ses données réelles.

Q.7 – Quelle est la différence entre les données non structurées et structurées ?

Les systèmes stockent les données non structurées dans des structures de fichiers non gérées, tandis que le stockage des données structurées est un SGBD. La mise à l'échelle du schéma des données structurées est difficile, mais elle est assez facile à faire avec des données non structurées. Vous utiliseriez ELT (Extract, Transform, and Load) pour les données structurées. D'autre part, vous devrez effectuer un traitement par lots ou une saisie de données.

Q.8 – Combien de types de schémas de conception sont présents dans la modélisation des données ? Que sont-ils?

Il existe deux types de schémas de conception dans la modélisation des données, à savoir : le schéma en flocon de neige et le schéma en étoile.

Q.9 – Que se passe-t-il lorsque Block Scanner trouve un bloc de données corrompu ? Expliquer.

C'est l'une des questions d'entretien les plus populaires pour les ingénieurs de données . Assurez-vous donc de le préparer avant que Lorsque Block Scanner trouve un bloc de données corrompu, DataNode le signale à NameNode. Ensuite, le NameNode commence à créer une réplique du bloc corrompu en utilisant l'un de ses modèles existants. Si le système ne supprime pas le bloc de données corrompu, il crée autant de répliques qu'il y a de facteur de réplication. Le nombre de réplications doit correspondre au même.

Q.10 – Nommez tous les fichiers de configuration XML présents dans Hadoop.

Les fichiers de configuration XML présents dans Hadoop sont le site HDFS, le site Mapred, le site Yarn et le site Core.

Q.11 – Qu'est-ce qu'un bloc dans HDFS ? Qu'est-ce qu'un scanner de blocs ?

Dans Hadoop, un bloc est la plus petite unité de données. Un scanner de blocs est un composant qui contrôle et vérifie les blocs présents sur un DataNode. Hadoop divise les fichiers de données volumineux en petits blocs de données pour faciliter le stockage.

Q.12- Quels messages un DataNode envoie-t-il au NameNode ?

Les DataNodes envoient des signaux aux NameNodes pour les informer qu'ils fonctionnent. Le nom de ces signaux est le Heartbeat. Et si un DataNodes ne parvient pas à envoyer un battement de cœur, NameNode détermine qu'il est mort et a cessé de fonctionner.

Q.13 – Énoncez les V centraux du Big Data.

Les quatre V centraux du big data sont la vélocité, la variété, le volume et la véracité.

Q.14 – Qu'entend-on par COSHH ?

COSHH signifie Classification and Optimization-based Schedule for Heterogeneous Hadoop systems.

Q.15 – Pouvez-vous décrire Star Schema ?

Le schéma en étoile a une structure similaire à une étoile ; c'est pourquoi il porte son nom. Le centre de l'étoile pourrait avoir une table de faits avec diverses tables de dimension associées. Les ingénieurs de données l'utilisent pour interroger des ensembles de données substantiels.

Q.16 - Qu'est-ce qu'un schéma en flocon de neige ?

Un schéma en flocon de neige est une forme de schéma en étoile. La seule différence est qu'il a des dimensions supplémentaires et qu'il tire son nom de sa structure en forme de flocon de neige. Il a des tables de dimensions normalisées, grâce auxquelles il a d'autres tables.

Q.17- Quelles sont les principales méthodes d'un réducteur dans Hadoop ?

Il existe plusieurs méthodes de base dans Reducer. Le premier est setup () qui configure les paramètres, cleanup () nettoie les ensembles de données temporaires et le réducteur exécute la méthode reduce () avec chaque tâche réduite.

Q.18 – Qu'est-ce que FSCK ?

FSCK signifie Vérification du système de fichiers. C'est une commande de HDFS, et il utilise cette commande pour détecter les problèmes et les incohérences dans un fichier.

Q.19 – Hadoop a-t-il plusieurs modes ? Si c'est vrai, que sont-ils?

Oui, Hadoop a trois modes distincts. Ce sont : le mode autonome, le mode entièrement distribué et le mode pseudo-distribué.

Q.20 – Que signifie YARN ?

YARN signifie encore un autre négociateur de ressources.

Q.21 – Comment sécurisez-vous Hadoop ?

À cette fin, vous allez d'abord activer le chiffrement au repos et en transit. Vous devrez utiliser les versions sécurisées des protocoles que vous utilisez dans Hadoop. Vous autorisez SASL à protéger les données RPC. Vous pouvez activer SASL via la propriété hadoop.rpc.protection.

Vous sécuriserez également le canal d'authentification. Le client peut utiliser l'horodatage du canal d'authentification pour obtenir un ticket de service, que vous pouvez ensuite utiliser pour l'auto-authentification.

Q.22 – Pouvez-vous élaborer sur HDFS (Hadoop Distributed File System) ?

Hadoop est capable de fonctionner avec des systèmes de fichiers distribués tels que FS, HFTP et S3. Le système de fichiers Google est la base de HDFS, et il peut fonctionner sur un grand cluster de petits systèmes.

Q.23 – Quelles sont les différences entre Snowflake et Star Schema ?

Dans le schéma Star, vous avez plus de chances de redondance des données, ce qui n'est pas le cas avec le schéma Snowflake. La conception DB du schéma Star est plus simple que Snowflake. La jointure complexe du schéma Snowflake ralentit son traitement de cube, ce qui ne se produit pas avec le schéma Star.

Q.24 – Qu'est-ce qu'un Heartbeat dans Hadoop ?

Dans Hadoop, il existe deux types de nœuds, NameNode et DataNode. Le NameNode a la responsabilité de stocker les métadonnées des DataNodes et de garder une trace de leur statut. Les DataNodes envoient des signaux au NameNode pour les informer qu'ils sont en vie et qu'ils fonctionnent. Ce signal est le Heartbeat.

Q.25 – Qu'entendez-vous par Big Data ?

Lorsque vous avez d'énormes quantités de données non structurées et structurées que vous ne pouvez pas traiter avec des méthodes conventionnelles, cela s'appelle le Big Data. Les mégadonnées sont le domaine de l'analyse et de l'utilisation d'ensembles de données très complexes pour recueillir des informations. Les méthodes traditionnelles d'analyse de données ne fonctionnent pas bien avec de telles quantités de données complexes. Dans le big data, les ingénieurs de données ont pour tâche d'analyser les données brutes et de les convertir en données utilisables.

Q.26 – Quels sujets et langages de programmation un ingénieur de données doit-il connaître ?

Un ingénieur de données doit connaître l'analyse des tendances, l'apprentissage automatique, SQL, Hive QL, la probabilité, la régression et l'algèbre linéaire. Un ingénieur de données pourrait connaître de nombreux autres sujets, mais ceux-ci sont indispensables.

Q.27 – Quelles sont les différences entre DAS et NAS dans Hadoop ?

C'est l'une des questions d'entretien les plus populaires pour les ingénieurs de données, alors portez une attention particulière à sa réponse. DAS signifie Direct Attached Storage et NAS signifie Network Attached Storage. La capacité de stockage du NAS est de 10^9 à 10^12 dans l'octet. D'autre part, DAS a une capacité de stockage de 10^9 octets. Les coûts de gestion du NAS sont également bien inférieurs à ceux du DAS.

Q.28 – Que signifie la distance entre les nœuds dans Hadoop ? Comment le calculeriez-vous ?

Dans Hadoop, la distance entre deux nœuds est égale à la somme de la longueur de leurs nœuds les plus proches. Vous pouvez utiliser getDistance() pour trouver la distance entre deux nœuds dans Hadoop.

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Conclusion

Avec l'aide de ces questions d'entretien, nous sommes sûrs que vous vous préparerez assez facilement. Les entretiens d'ingénierie des données ne doivent pas être stressants. Assurez-vous de dormir suffisamment avant la réunion, car beaucoup de gens deviennent trop anxieux.

Et si vous avez des questions liées à l'ingénierie des données ou aux entretiens, n'hésitez pas à nous les poser. Nous aimerions vous aider.