62 data engineer interviewvragen

Een ervaren data engineer kan een enorm verschil maken voor uw organisatie. Ze kunnen zelfs helpen om de inkomsten van het bedrijf te verhogen.

Kandidaten hebben een specifieke reeks data engineering-vaardigheden nodig om te slagen en uw organisatie te helpen om te gaan met haar data. Daarom moet u, om de juiste engineer-kandidaat aan te nemen, nauwkeurig de vaardigheden van de kandidaten beoordelen.

Een van de beste manieren om dat te doen is met vaardigheidstests, waarmee u een diepgaand inzicht krijgt in de kwalificaties en sterke punten van kandidaten. Daarna moet je de beste kandidaten uitnodigen voor een gesprek en de juiste data engineering vragen stellen om te zien wie het beste bij de functie past.

Weten welke vragen u moet stellen is geen gemakkelijke opgave, maar om deze uitdaging wat behapbaarder te maken, hebben we wat van het moeilijke werk voor u gedaan.

Hieronder vindt u data engineering-interviewvragen die u kunt gebruiken in het wervingsproces, samen met voorbeeldantwoorden die u van uw kandidaten kunt verwachten.

Voor de beste resultaten moet u de vragen aanpassen aan de rol waarvoor u solliciteert.

Twaalf beginnersinterviewvragen voor data-engineer

Gebruik de twaalf beginnersinterviewvragen voor data-engineer in dit gedeelte om junior kandidaten te interviewen voor uw openstaande functie.

1. Wat heeft u ertoe gebracht om voor een carriere als data-engineer te kiezen? Waarom heeft u voor een carriere als data engineer gekozen?

Voorbeeldantwoord:

Mijn passie voor data engineering en computers was al duidelijk vanaf mijn kindertijd. Ik was altijd al gefascineerd door computers en koos daarom voor een studie computerwetenschappen.

Sinds ik mijn diploma heb behaald, ben ik gepassioneerd door gegevens en gegevensanalyse. Ik heb gewerkt in een paar junior data engineering functies, waarin ik goed presteerde dankzij mijn opleiding en achtergrond. Maar ik wil mijn vaardigheden op het gebied van data-engineering graag verder aanscherpen.

2. Waarom heeft u in het bijzonder naar deze functie gesolliciteerd?

Voorbeeldantwoord:

Deze functie zou me de mogelijkheid bieden om verder te komen op twee gebieden waar ik meer over wil leren: data-engineering en de gezondheidszorg.

Ik ben altijd al gefascineerd geweest door data engineering en hoe dit kan worden gebruikt in de medische sector. Ik ben vooral geinteresseerd in de relatie met gezondheidszorgtechnologie en -software. Ik heb ook gemerkt dat uw organisatie intensieve trainingsmogelijkheden biedt, waardoor ik in de functie zou kunnen groeien.

3. HHoe zou u definieren wat data-engineering is?

Voorbeeldantwoord:

Data-engineering is het proces van het transformeren en opschonen van gegevens. Het omvat ook het profileren en aggregeren van gegevens. Met andere woorden, data-engineering draait om het verzamelen van gegevens en het transformeren van ruwe gegevens uit verschillende bronnen in informatie die klaar is om te worden gebruikt in het besluitvormingsproces.

4. Waar zijn data-engineers verantwoordelijk voor?

Voorbeeldantwoord:

Data-engineers zijn verantwoordelijk voor het bouwen van gegevensquery's, wat op ad-hocbasis kan gebeuren.

Ze zijn ook verantwoordelijk voor het onderhouden en beheren van de data-infrastructuur van een organisatie, inclusief hun databases, warehouses en pipelines. Data engineers moeten in staat zijn om ruwe data om te zetten in een formaat dat analyse en interpretatie mogelijk maakt.

5. Welke cruciale technische vaardigheden zijn nodig om succesvol te zijn in een rol als data engineer?

Voorbeeldantwoord:

Enkele van de cruciale vaardigheden die nodig zijn om succesvol te zijn in een rol als data engineer zijn een diepgaand begrip van databasesystemen, een gedegen kennis van machine learning en data science, programmeervaardigheden in verschillende talen, een begrip van datastructuren en algoritmen, en het vermogen om API's te gebruiken.

6. Welke soft skills zijn nodig om succesvol te zijn in een rol als data engineer?

Voorbeeldantwoord:

Voor mij zijn enkele van de essentiele soft skills die nuttig zijn voor data engineers: kritisch denkvermogen, kennis van zaken en inzicht, cognitieve flexibiliteit, en het vermogen om succesvol te communiceren met belanghebbenden (zowel mondeling als schriftelijk).

7. Welke cruciale frameworks en applicaties worden gebruikt door data engineers?

Voorbeeldantwoord:

Drie van de essentiele applicaties die gebruikt worden door data engineers zijn Hadoop, Python, en SQL. 

Ik heb ze allemaal gebruikt in mijn vorige functie, naast een reeks frameworks zoals Spark, Kafka, PostgreSQL en ElasticSearch. Ik voel me op mijn gemak bij het gebruik van PostgreSQL. Het is gemakkelijk te gebruiken en de PostGIS-extensie maakt het mogelijk om geospatiale query's te gebruiken.

Om de ervaring van kandidaten met Apache Kafka te beoordelen, kunt u onze selectie van de beste Kafka-sollicitatievragen gebruiken.

8. Kunt u het verschil beschrijven tussen de rol van een data-architect en een data-engineer?

Voorbeeldantwoord:

Terwijl data-architecten de gegevens behandelen die ze uit verschillende bronnen ontvangen, richten data-engineers zich op het creeren van de datawarehouse-pijplijn. Data engineers moeten ook de architectuur achter de data hubs opzetten.

9. Wat is uw proces bij het werken aan een data-analyseproject?

Voorbeeldantwoord:

Ik volg een specifiek proces bij het werken aan een nieuw data-analyseproject.

Eerst probeer ik inzicht te krijgen in de reikwijdte van het hele project om te leren wat het vereist. Vervolgens analyseer ik de kritieke details achter de metriek en implementeer ik mijn kennis van het project om gegevenstabellen te maken en te bouwen die het juiste granulariteitsniveau hebben.

10. Hoe zou u datamodellering definieren?

Voorbeeldantwoord:

Bij datamodellering maakt u een voorstelling van de ingewikkelde softwareontwerpen en presenteert u die in lekentaal. De weergave toont de gegevensobjecten en de specifieke regels die daarbij horen. De visuele representaties zijn basaal, wat betekent dat iedereen ze kan interpreteren.

11. Hoe zou u big data definieren?

Voorbeeldantwoord:

Big data verwijst naar een enorme hoeveelheid gegevens die gestructureerd of ongestructureerd kunnen zijn. Met dit soort gegevens is het meestal lastig om ze te verwerken met traditionele benaderingen, dus veel data-engineers gebruiken Hadoop hiervoor, omdat dit het gegevensverwerkingsproces vergemakkelijkt.

12. Wat is het verschil tussen ongestructureerde en gestructureerde gegevens?

Voorbeeldantwoord:

Enkele belangrijke verschillen tussen gestructureerde en ongestructureerde gegevens zijn:

• Gestructureerde gegevens vereisen een ELT-integratietool en worden opgeslagen in een DBMS (database management systeem) of tabelformaat

• Ongestructureerde gegevens maken gebruik van een data lake storage-aanpak die meer ruimte in beslag neemt dan gestructureerde gegevens

• Ongestructureerde gegevens zijn vaak moeilijk schaalbaar, terwijl gestructureerde data gemakkelijk schaalbaar zijn

27 intermediaire data engineer interviewvragen

Maak een keuze uit de volgende 27 intermediaire data engineering interviewvragen om een mid-level data engineer voor uw organisatie te evalueren.

1. Kunt u uitleggen wat een sneeuwvlokschema is?

Voorbeeldantwoord:

Sneeuwvlokschema's worden zo genoemd omdat de lagen van genormaliseerde tabellen erin eruit zien als een sneeuwvlok. Het heeft veel dimensies en wordt gebruikt om gegevens te structureren. Nadat de gegevens genormaliseerd zijn, worden ze verdeeld in extra tabellen in het sneeuwvlokschema.

2. Kunt u uitleggen wat een sterrenschema is?

Voorbeeldantwoord:

Een sterrenschema, ook wel ster join schema genoemd, is een basisschema dat wordt gebruikt bij datawarehousing.

Ster-schema's worden zo genoemd omdat de structuur lijkt op een ster met tabellen, zowel feit- als geassocieerde dimensietabellen. Deze schema's zijn ideaal voor grote hoeveelheden gegevens.

3. Wat is het verschil tussen een sterschema en een sneeuwvlokschema?

Voorbeeldantwoord:

Terwijl sterschema's een eenvoudig ontwerp hebben en snelle kubusverwerking gebruiken, gebruiken sneeuwvlokschema's een ingewikkelde aanpak voor gegevensverwerking en trage kubusverwerking.

Bij sterschema's worden hierarchieen in tabellen opgeslagen, terwijl bij sneeuwvlokschema's de hierarchieen in afzonderlijke tabellen worden opgeslagen.

4. Wat is het verschil tussen een datawarehouse en een operationele database?

Voorbeeldantwoord:

Als u operationele databases gebruikt, ligt de nadruk op het manipuleren van gegevens en verwijderingsbewerkingen. Als u daarentegen datawarehousing gebruikt, is uw primaire doel het gebruik van aggregatiefuncties en het uitvoeren van berekeningen.

5. Welke aanpak zou u gebruiken om gegevensmigratie tussen twee databases te valideren?

Voorbeeldantwoord:

Omdat verschillende omstandigheden verschillende validatiebenaderingen vereisen, is het essentieel om de juiste te kiezen. In sommige gevallen kan een basisvergelijking de beste aanpak zijn om gegevensmigratie tussen twee databases te valideren. In andere situaties kan een validatiestap nodig zijn nadat de migratie heeft plaatsgevonden.

6. Wat is uw ervaring met ETL? Welke ETL tool heeft uw voorkeur?

Voorbeeldantwoord:

Ik heb in mijn carriere verschillende ETL tools gebruikt. Naast SAS Data Management en Services heb ik ook PowerCenter gebruikt.

Van deze tools zou mijn eerste keuze PowerCenter zijn vanwege de eenvoudige toegang tot gegevens en de eenvoud waarmee u uw bedrijfsgegevens kunt verwerken. PowerCenter is ook erg flexibel en kan worden geintegreerd met Hadoop.

7. Kunt u uitleggen hoe u de inkomsten van een bedrijf kunt verhogen met behulp van data-analyse en big data?

Voorbeeldantwoord:

Er zijn een paar manieren waarop data-analyse en big data helpen om de inkomsten van een bedrijf te verhogen. Het efficiente gebruik van gegevens kan:

• Het besluitvormingsproces verbeteren

• De kosten laag houden

• Organisaties helpen haalbare doelen te stellen

• De klanttevredenheid verhogen door te anticiperen op behoeften en producten en diensten te personaliseren

• Risico's beperken en fraudedetectie verbeteren

8. Heeft u al scheve tabellen gebruikt in Hive? Wat doen ze?

Voorbeeldantwoord:

Ik heb vaak scheve tabellen gebruikt in Hive. Wanneer een scheve tabel als zodanig wordt gespecificeerd, worden de waarden die vaak voorkomen (bekend als zware scheve waarden) verdeeld over vele afzonderlijke bestanden. Alle andere waarden gaan naar een apart bestand. Het resultaat is betere prestaties en efficiente verwerking.

9. Wat zijn enkele voorbeelden van beschikbare componenten in het Hive-gegevensmodel?

Voorbeeldantwoord:

Enkele van de cruciale componenten van het Hive-gegevensmodel zijn:

• Tabellen

• Partities

• Buckets

Het is mogelijk om gegevens in deze drie categorieen in te delen.

10. Wat doet het .hiverc-bestand in Hive?

Voorbeeldantwoord:

Het .hiverc-bestand wordt geladen en uitgevoerd bij het starten van de shell. Het is handig om een Hive-configuratie toe te voegen, zoals een koptekst van een kolom (en deze te laten verschijnen in queryresultaten) of een jar of bestand. Met een .hiverc extensie kunt u ook de waarden van de parameters in een .hiverc bestand instellen.

11. Kunt u uitleggen wat SerDe betekent in Hive?

Voorbeeldantwoord:

Er zijn verschillende SerDe-implementaties in Hive, enkele daarvan zijn:

• DelimitedJSONSerDe

• OpenCSVSerDe

• ByteStreamTypedSerDe

Het is ook mogelijk om een aangepaste SerDe-implementatie te schrijven.

12. Welke collectie datatypes ondersteunt Hive?

Voorbeeldantwoord:

Enkele van de kritieke verzamelfuncties of gegevenstypen die Hive kan ondersteunen zijn:

• Map

• Struct

• Array

Terwijl arrays een selectie van verschillende elementen bevatten die geordend zijn, en map key-value paren bevat die niet geordend zijn, heeft struct verschillende soorten elementen.

13. Kunt u uitleggen hoe Hive wordt gebruikt in Hadoop?

Voorbeeldantwoord:

De Hive-interface vergemakkelijkt gegevensbeheer voor gegevens die zijn opgeslagen in Hadoop. Data engineers gebruiken Hive ook om HBase-tabellen in kaart te brengen en te gebruiken. In wezen kunt u Hive met Hadoop gebruiken om gegevens via SQL te lezen en er petabytes aan gegevens mee te verwerken.

14. Kent u de functies die worden gebruikt voor het maken van tabellen in Hive?

Voorbeeldantwoord:

Voor zover ik weet, zijn er een paar functies die worden gebruikt voor het maken van tabellen in Hive, waaronder:

• JSON_tuple()

• Explode(array)

• Stack()

• Explode(map)

15. Kunt u uitleggen wat COSHH betekent?

Voorbeeldantwoord:

Dit acroniem van vijf letters verwijst naar het plannen op cluster- en applicatieniveau dat helpt om de voltooiingstijd van een taak te verbeteren. COSHH staat voor classification optimization scheduling voor heterogene Hadoop-systemen.

16. Kunt u uitleggen wat FSCK betekent?

Voorbeeldantwoord:

FSCK, ook wel bestandssysteemcontrole genoemd, is een belangrijk commando. Data engineers gebruiken het om te beoordelen of er inconsistenties of problemen zijn in bestanden.

17. Wat is Hadoop?

Voorbeeldantwoord:

Het open source raamwerk Hadoop is ideaal voor het manipuleren en opslaan van gegevens. Het helpt gegevensingenieurs ook om apps op clusters te laten draaien en het vergemakkelijkt de verwerking van grote gegevens.

18. Wat zijn de voordelen van Hadoop?

Voorbeeldantwoord:

Met Hadoop kunt u een enorme hoeveelheid gegevens uit nieuwe bronnen verwerken. Met Hadoop hoeft u geen extra geld uit te geven voor het onderhoud van een datawarehouse en het helpt u ook om toegang te krijgen tot gestructureerde en ongestructureerde gegevens. Hadoop 2 kan ook worden geschaald tot 10.000 nodes per cluster.

19. Waarom is de gedistribueerde cache belangrijk in Apache Hadoop?

Voorbeeldantwoord:

De gedistribueerde cachefunctie van Apache Hadoop is handig. Het is cruciaal voor het verbeteren van de prestaties van een taak en is verantwoordelijk voor het cachen van bestanden. Anders gezegd, de bestanden van de toepassingen worden gecachet en er kunnen alleen-lezen, zip- en jar-bestanden mee worden verwerkt.

20. Wat zijn de belangrijkste functies van Hadoop?

Voorbeeldantwoord:

Voor mij zijn enkele van de essentiele kenmerken van Hadoop:

• Clustergebaseerde gegevensopslag

• Replica's maken

• Hardwarecompatibiliteit en veelzijdigheid

• Snelle gegevensverwerking

• Schaalbare clusters

21. Hoe zou u Hadoop streaming definieren?

Voorbeeldantwoord:

Met Hadoop streaming kunnen data engineers Map/Reduce jobs creeren. Met Hadoop streaming kunnen de jobs vervolgens worden aangeboden aan een specifiek cluster. Map/Reduce-taken kunnen dankzij Hadoop streaming met een script worden uitgevoerd.

22. Hoe bekend bent u met blokken en block scanner concepten? Wat doen ze?

Voorbeeldantwoord:

Een blok is de kleinste eenheid waaruit databestanden zijn opgebouwd, die Hadoop weergeeft door grotere bestanden op te delen in kleine eenheden. Een blokscanner wordt gebruikt om te controleren welke blokken of kleine eenheden worden gevonden in de DataNode.

23. Welke stappen zou u gebruiken om een big data-oplossing te implementeren?

Voorbeeldantwoord:

De drie stappen die ik zou gebruiken om big data-oplossingen te implementeren zijn:

• De gegevens inlezen en extraheren uit elke bron, zoals Oracle of MySQL

• De gegevens opslaan in HDFS of HBase

• De gegevens verwerken met behulp van een framework zoals Hive of Spark

24. Welke modi kent u in Hadoop?

Voorbeeldantwoord:

Ik heb praktische kennis van de drie belangrijkste Hadoop-modi:

• Volledig gedistribueerde modus

• Standalone modus

• Pseudo gedistribueerde modus

Terwijl ik de standalone modus zou gebruiken voor het debuggen, wordt de pseudo gedistribueerde modus gebruikt voor testdoeleinden, met name wanneer resources geen probleem zijn, en wordt de volledig gedistribueerde modus gebruikt in productie.

25. Welke aanpak zou u gebruiken om de beveiliging van Hadoop te verbeteren?

Voorbeeldantwoord:

Er zijn een paar dingen die ik zou doen om het beveiligingsniveau van Hadoop te verbeteren:

• Schakel de Kerberos-encryptie in, wat een authenticatieprotocol is dat is ontworpen voor beveiligingsdoeleinden

• Configureer de transparante encryptie (een stap die ervoor zorgt dat de gegevens uit specifieke HDFS-mappen worden gelezen)

• Gebruik tools zoals de REST API secure gateway Knox om de authenticatie te verbeteren

26. Kunt u uitleggen wat datalokalisatie betekent in Hadoop?

Voorbeeldantwoord:

Omdat de gegevens in een uitgebreid gegevenssysteem zo groot zijn, kan het verplaatsen ervan over het netwerk netwerkcongestie veroorzaken.

Dit is waar datalokalisatie kan helpen. Hierbij wordt de berekening verplaatst naar de locatie van de werkelijke gegevens, wat de congestie vermindert. In het kort betekent het dat de gegevens lokaal zijn.

27. Wat kan u bereiken met de combinerfunctie in Hadoop?

Voorbeeldantwoord:

De combinerfunctie is essentieel om netwerkcongestie laag te houden. Het wordt een mini-reducer genoemd en verwerkt geoptimaliseerde Map/Reduce-taken, waardoor data-engineers in dit stadium gegevens kunnen samenvoegen.

23 geavanceerde data-engineer interviewvragen

Hieronder vindt u 23 geavanceerde data-engineer interviewvragen om de vaardigheid van uw senior-level data-engineer kandidaten te peilen. Selecteer de vragen die passen bij uw organisatie en de functie waarvoor u solliciteert.

1. Wat doet ContextObject in Hadoop en waarom is het belangrijk?

Voorbeeldantwoord:

Ik gebruik ContextObject om de Mapper/Reducer in staat te stellen te communiceren met systemen in Hadoop. Het is ook handig om ervoor te zorgen dat kritieke informatie toegankelijk is terwijl mapoperaties plaatsvinden.

2. Kunt u de verschillende Reducer-fasen in Hadoop noemen? Wat doet elk van deze?

Voorbeeldantwoord:

De drie Reducer-fasen in Hadoop zijn:

• Setup()

• Cleanup()

• Reduce()

Ik gebruik setup() om specifieke parameters te configureren of aan te passen, waaronder hoe groot de invoergegevens zijn, cleanup() voor het opschonen van tijdelijke bestanden en reduce() om te definieren welke taak moet worden uitgevoerd voor waarden van dezelfde sleutel.

3. Wat doet de secundaire NameNode? Kunt u de functies ervan uitleggen?

Voorbeeldantwoord:

Als ik specifieke problemen met bewerkingslogs wil vermijden, wat een uitdaging kan zijn om te beheren, zou secondary NameNode me in staat stellen om dit te bereiken. Het is belast met het samenvoegen van de bewerkingslogs door ze eerst van NameNode over te nemen, een nieuwe FSImage op te halen en ten slotte de FSImage te gebruiken om de opstarttijd te verlagen.

4. Kunt u uitleggen wat er zou gebeuren als NameNode zou crashen?

Voorbeeldantwoord:

Als NameNode crasht, zou het bedrijf een enorme hoeveelheid metadata verliezen. In de meeste gevallen kan de FSImage van de secundaire NameNode helpen om de NameNode te herstellen.

5. Waarin verschillen NAS en DAS in Hadoop?

Voorbeeldantwoord:

Terwijl NAS een opslagcapaciteit van 109 tot 1012 heeft, een redelijke prijs in termen van beheer per GB, en Ethernet gebruikt om gegevens te verzenden, heeft DAS een opslagcapaciteit van 109, heeft het een hogere prijs in termen van beheer per GB, en gebruikt IDE om gegevens te verzenden.

6. Wat is een gedistribueerd bestandssysteem in Hadoop?

Voorbeeldantwoord:

Een [gedistribueerd bestandssysteem](https://www.techopedia.com/definition/1825/distributed-file-system-dfs#:~:text=A%20distributed%20file%20system%20(DFS,a%20controlled%20and%20authorized%20way.) in Hadoop is een schaalbaar systeem dat is ontworpen om moeiteloos op grote clusters te draaien. Het slaat de gegevens in Hadoop op en om dit te vergemakkelijken is de bandbreedte hoog. Het systeem helpt de kwaliteit van de gegevens te handhaven.

7. Kunt u uitleggen wat *args betekent?

Voorbeeldantwoord:

Het commando *args wordt gebruikt om een functie te definieren die geordend is en waarmee u elk aantal of elke hoeveelheid argumenten kunt gebruiken die u wilt doorgeven; *args staat voor argumenten.

8. Kunt u uitleggen wat **kwargs betekent?

Voorbeeldantwoord:

Het commando **kwargs wordt gebruikt om een functie met niet-geordende argumenten te definieren en weer te geven. Hiermee kunt u elk aantal argumenten gebruiken door variabelen te declareren; **kwargs betekent argumenten op trefwoord.

9. Wat zijn de verschillen tussen tuples en lijsten?

Voorbeeldantwoord:

Zowel tuples als lijsten zijn datastructuurklassen, maar er zijn een paar verschillen tussen hen.

Terwijl tuples niet bewerkt of gewijzigd kunnen worden en onveranderlijk zijn, is het mogelijk om een lijst te bewerken die muteerbaar is. Dit betekent dat bepaalde bewerkingen wel werken bij lijsten, maar niet bij tupels.

10. Welke aanpak zou u in SQL-query's gebruiken om dubbele gegevenspunten te behandelen?

Voorbeeldantwoord:

De belangrijkste manier om dubbele gegevenspunten te behandelen is het gebruik van specifieke sleutelwoorden in SQL. Ik zou DISTINCT en UNIQUE gebruiken om de dubbele punten te verlagen. Er zijn echter ook andere methoden om dubbele punten te verwerken, zoals het gebruik van GROUP BY sleutelwoorden.

11. Wat zijn de voordelen van het werken met big data in de cloud?

Voorbeeldantwoord:

Veel organisaties stappen over naar de cloud - en daar is een goede reden voor.

Voor mij zijn er genoeg redenen waarom werken met big data in de cloud voordelig is. U heeft niet alleen vanaf elke locatie toegang tot uw gegevens, maar u heeft ook het voordeel dat u in noodsituaties toegang heeft tot back-upversies. Er is het extra voordeel dat schalen eenvoudig is.

12. Wat zijn enkele nadelen van het werken met big data in de cloud?

Voorbeeldantwoord:

Enkele nadelen van het werken met big data in de cloud zijn dat de beveiliging een probleem kan zijn en dat data-engineers te maken kunnen krijgen met technische problemen. Er zijn rollende kosten waar u rekening mee moet houden en u heeft misschien niet veel controle over de infrastructuur.

13. Op welk gebied richt u zich voornamelijk - databases of pipelines?

Voorbeeldantwoord:

Aangezien ik voornamelijk in startupteams heb gewerkt, heb ik ervaring met zowel databases als pipelines.

Ik ben in staat om elk van deze componenten te gebruiken en ik ben ook in staat om datawarehouse-databases en datapijplijnen te gebruiken voor grotere hoeveelheden gegevens.

14. Als u een individueel gegevensbestand heeft, is het dan mogelijk om daar meerdere tabellen voor te maken?

Voorbeeldantwoord:

Als u meerdere tabellen wilt maken voor een individueel gegevensbestand, dan kan dat. In de Hive metastore kunnen de schema's worden opgeslagen, wat betekent dat u de resultaten van de gerelateerde gegevens zonder problemen kunt ontvangen.

15. Kunt u beschrijven wat er gebeurt als een gegevensblok corrupt is en de blokscanner dit detecteert?

Voorbeeldantwoord:

Er zijn een paar dingen die gebeuren als corrupte gegevensblokken worden gedetecteerd door een blokscanner.

In eerste instantie rapporteert de DataNode aan NameNode over het beschadigde blok. Vervolgens begint NameNode met het maken van een replica door gebruik te maken van de blokken die zich al in een andere DataNode bevinden.

Zodra de replica is gemaakt en gecontroleerd om er zeker van te zijn dat deze gelijk is aan de replicatiefactor, wordt het beschadigde blok verwijderd.

16. Hoe zou u uitleggen wat bestandspermissies zijn in Hadoop?

Voorbeeldantwoord:

In Hadoop wordt een permissiemodel gebruikt, waarmee de permissies van bestanden kunnen worden beheerd. Er kunnen verschillende gebruikersklassen worden gebruikt, zoals "eigenaar", "groep" of "anderen".

Enkele van de specifieke toestemmingen van gebruikersklassen zijn "uitvoeren", "schrijven" en "lezen", waarbij "schrijven" een toestemming is om een bestand te schrijven en "lezen" om het bestand te laten lezen.

In een map heeft "schrijven" betrekking op het aanmaken of verwijderen van een map, terwijl "lezen" een toestemming is om de inhoud van de map op te vragen. "Uitvoeren" geeft toegang tot het kind van de map. Rechten zijn belangrijk omdat ze toegang geven of verzoeken weigeren.

17. Hoe zou u de bestanden op arbitraire locaties in Hadoop wijzigen?

Voorbeeldantwoord:

Hoewel Hadoop in arbitraire locaties geen wijzigingen voor bestanden toestaat, kan een enkele schrijver een bestand schrijven in een formaat dat bekend staat als append-only. Alle schrijfacties naar een bestand in Hadoop worden uitgevoerd aan het einde van een bestand.

18. Welk proces zou u volgen om een node toe te voegen aan een cluster?

Voorbeeldantwoord:

k zou beginnen met het toevoegen van het IP-adres of de hostnaam in het bestand dfs.hosts.slave. Daarna zou ik een clusterverversing uitvoeren met $hadoop dfsadmin -refreshNodes.

19. Hoe helpt Python data engineers?

Voorbeeldantwoord:

Python is handig voor het maken van datapijplijnen. Het stelt data engineers ook in staat om ETL scripts te schrijven, analyses uit te voeren en statistische modellen op te stellen. Het is dus essentieel voor het analyseren van gegevens en ETL.

20. Kunt u het verschil uitleggen tussen een relationele en niet-relationele database?

Voorbeeldantwoord:

Onder relationele databases, of RDBSM, vallen Oracle, MySQL en IBM DB2 databases.Niet-relationele databases, NoSQL genoemd, en omvatten Cassandra, Coachbase en MongoDB.

Een RDBSM wordt normaal gesproken gebruikt in grotere ondernemingen om gestructureerde gegevens op te slaan, terwijl niet-relationele databases worden gebruikt voor de opslag van gegevens die geen specifieke structuur hebben.

21. Kan u enkele Python-bibliotheken opnoemen die efficiente gegevensverwerking kunnen vergemakkelijken?

Voorbeeldantwoord:

Enkele Python-bibliotheken die het efficient verwerken van gegevens kunnen vergemakkelijken:

• TensorFlow

• SciKit-Learn

• NumPy

• Pandas

22. Kunt u uitleggen wat rack awareness betekent?

Voorbeeldantwoord:

Rack awareness in Hadoop kan worden gebruikt om de bandbreedte van het netwerk te vergroten. Rack awareness beschrijft hoe een NameNode de rack-id van een DataNode kan bijhouden om rackinformatie te verkrijgen.

Rack awareness helpt data engineers om de bandbreedte van het netwerk te verbeteren door DataNodes te selecteren die zich dichter bij de client bevinden die het lees- of schrijfverzoek heeft gedaan.

23. Kunt u uitleggen wat Heartbeat-berichten zijn?

Voorbeeldantwoord:

In Hadoop wordt het doorgeven van signalen tussen NameNode en dataknooppunt Heartbeat genoemd. De signalen worden met regelmatige tussenpozen verstuurd om aan te geven dat de NameNode nog steeds aanwezig is.

In welke fase van het wervingsproces moet u data engineering interviewvragen gebruiken?

Als u gebruik maakt van vaardigheidstesten (die de tijd om aan te nemen aanzienlijk kunnen verkorten), gebruik dan de bovenstaande data engineering interviewvragen nadat u de resultaten van de assessments hebt ontvangen. 

Deze aanpak is voordelig omdat u ongeschikte kandidaten eruit kunt filteren, geen gesprekken hoeft te voeren met kandidaten die niet over de vereiste vaardigheden beschikken en u zich kunt concentreren op de meest veelbelovende kandidaten.

Bovendien kunnen de inzichten die u verkrijgt uit vaardigheidassessments u helpen om het sollicitatieproces te verbeteren en u een beter inzicht te geven in de vaardigheden van uw kandidaten tijdens het sollicitatiegesprek.

Combineer data engineer interviewvragen en vaardigheidassessments om de perfecte kandidaat aan te nemen

U bent nu klaar om de juiste data engineer voor uw organisatie aan te nemen!

We raden u aan om de juiste interviewvragen te gebruiken die de behoeften van uw organisatie en de vereisten van de functie weerspiegelen. En als u de vaardigheid van sollicitanten in Apache Spark wilt beoordelen, bekijk dan onze selectie van de beste Spark-interviewvragen.

De juiste interviewvragen, in combinatie met vaardigheidsevaluaties voor een data engineer rol, kunnen u helpen de beste fit voor uw bedrijf te vinden door u in staat te stellen om:

• Gedegen aanwervingsbeslissingen te nemen

• De vaardigheden van uw kandidaten te valideren

• Onbewuste vooroordelen te verminderen

• De aanwerving versnellen

• De aanwervingskosten optimaliseren

Na het aantrekken van kandidaten met een sterke data engineer functiebeschrijving, combineer dan de data engineering interviewvragen in dit artikel met een grondige vaardigheidsbeoordeling om toptalent aan te nemen. Met behulp van deze benaderingen kunt u garanderen dat u uitzonderlijke data engineers vindt voor uw organisatie.

Met TestGorilla wordt het wervingsproces eenvoudiger, sneller en veel effectiever. Ga vandaag nog gratis aan de slag en begin met het nemen van betere wervingsbeslissingen, sneller en zonder vooroordelen.