Mais de 30 perguntas para entrevistas sobre Big Data: Um guia de prática completo

Perguntas gerais da entrevista sobre Big Data

Vamos começar com o tipo mais geral de perguntas.

1. Explique os 5 Vs do big data.

Os 5 Vs do big data são:

• O volume é o tamanho dos dados gerados diariamente. Isso inclui, no total, os vários meios, como mídia social, dispositivos de IoT e tudo o mais.
• Velocidade: Indica a velocidade na qual os dados são criados, como dados de transmissão ao vivo ou dados transacionais. Ele também enfatiza a velocidade com que esses dados são processados em tempo real ou quase em tempo real.
• Variedade: Destaca a diversidade de tipos de dados, incluindo estruturados (bancos de dados), semiestruturados (XML, JSON) e não estruturados (vídeos, imagens). 
• Veracity: Lida com a qualidade e a confiabilidade dos dados; por exemplo, a limpeza de dados para remover inconsistências. 
• Valor: Representa os insights acionáveis derivados da análise de dados. Isso integra o componente de dados com o componente de negócios. 

2. Quais são os aplicativos comuns de big data?

O Big Data soluciona problemas complexos e impulsiona a inovação em vários campos, como, por exemplo, o de dados:

• Assistência médica: A análise preditiva e a agregação de dados do paciente melhoram o diagnóstico e os planos de tratamento
• Finanças: Detecção de fraudes usando padrões transacionais; e serviços bancários personalizados.
• E-commerce: Plataformas de comércio eletrônico como a Amazon utilizam big data em tarefas como a criação de sistemas de recomendação, gerenciamento de estoque e análise do comportamento do cliente para experiências de compras personalizadas.
• Transporte: Previsão, gerenciamento de tráfego em tempo real e otimização matemática.
• Mídia social: Análise de sentimento para entender a opinião pública.

3. Como o big data resolve os desafios do setor?

O Big Data aborda muitos desafios críticos, como o gerenciamento e a análise de dados não estruturados. Estou pensando em coisas como documentos de texto e vídeos. Ele também ajuda as empresas a processarem conjuntos de dados maciços usando estruturas de computação distribuída, como o Hadoop e o Spark, que abordam a escalabilidade em recursos de armazenamento e computação.

4. O que é computação distribuída e por que ela é essencial para o big data?

A computação distribuída divide uma tarefa que é computacionalmente intensiva em subtarefas menores que são executadas ao mesmo tempo em várias máquinas. Por exemplo, o MapReduce do Hadoop processa grandes conjuntos de dados em muitos servidores para lidar com petabytes de dados de forma eficiente. Essa abordagem é essencial para o big data, pois permite um processamento mais rápido, lida com falhas e é facilmente dimensionada para gerenciar dados que uma única máquina não pode manipular.

5. Qual é a diferença entre dados estruturados, não estruturados e semiestruturados?

Os dados podem ser amplamente classificados em três tipos:

• Dados estruturados: São dados organizados em linhas e colunas, geralmente armazenados em bancos de dados relacionais, facilmente pesquisáveis com SQL.
• Dados semiestruturados: Inclui formatos como XML, JSON e YAML, em que os dados têm tags, mas não têm um esquema rígido.
• Dados não estruturados: Dados como áudio, vídeo e texto que não seguem nenhuma estrutura predefinida.

A compreensão desses tipos de dados ajuda as organizações a escolher métodos adequados de armazenamento e análise para maximizar o valor.

Perguntas da entrevista sobre armazenamento e infraestrutura de Big Data

Agora que já abordamos os conceitos gerais, vamos examinar as questões relevantes sobre como o big data é armazenado e gerenciado.

6. O que é o HDFS e por que ele é importante?

O HDFS (Hadoop Distributed File System) é uma parte fundamental dos sistemas de big data, criado para armazenar e gerenciar grandes quantidades de dados em vários nós. Ele funciona dividindo grandes conjuntos de dados em blocos menores e distribuindo-os em um cluster de nós. Ele garante a disponibilidade dos dados ao replicar blocos de dados em diferentes nós, mesmo que o hardware falhe. O HDFS é dimensionável, o que significa que você pode adicionar nós facilmente à medida que os dados aumentam.

7. Quais são as principais diferenças entre as soluções de big data locais e baseadas na nuvem?

As organizações devem entender as diferenças entre as soluções de dados no local e baseadas na nuvem. A escolha entre os dois depende de fatores como custo, necessidades de escalabilidade e sensibilidade dos dados.

• No local: Requer infraestrutura dedicada e é ideal para empresas que precisam de controle total sobre os dados, geralmente por motivos regulatórios. Portanto, se você estiver trabalhando com dados confidenciais, as soluções no local podem oferecer maior controle e segurança. 
• Cloud-based: Serviços como AWS, Azure e Google Cloud oferecem escalabilidade paga conforme o uso e integração com ferramentas de big data como Spark e Hadoop. Essas soluções permitem que as empresas processem e armazenem petabytes de dados sem investir em infraestrutura física.

8. Explique o conceito de replicação de dados no HDFS.

No HDFS, a replicação de dados garante a confiabilidade duplicando cada bloco de dados em vários nós, geralmente três. Isso significa que, mesmo que um ou dois nós falhem, os dados ainda estarão acessíveis. Esse mecanismo de tolerância a falhas é importante e um dos principais motivos que tornam o HDFS uma opção confiável para o armazenamento de big data.

Além disso, o fator de replicação pode ser ajustado com base na importância dos dados; conjuntos de dados críticos podem ter níveis de replicação mais altos para aumentar a segurança, enquanto dados menos críticos podem ter replicação mais baixa para economizar espaço de armazenamento. Essa flexibilidade melhora o desempenho e a utilização de recursos em ambientes de big data.

9. O que é particionamento de dados e por que ele é importante?

O particionamento de dados divide grandes conjuntos de dados em partes menores e lógicas com base em atributos como data ou região. Por exemplo, o particionamento de um conjunto de dados de vendas por ano acelera as consultas para um ano específico. O particionamento melhora o desempenho da consulta, reduz a carga sobre os recursos e é essencial para sistemas distribuídos como o Hadoop e o Spark.

10. Explicar a tolerância a falhas em sistemas distribuídos.

Tolerância a falhas significa que, mesmo que alguns componentes falhem, o sistema continua funcionando. No big data, isso é feito por meio da cópia de dados e tarefas em vários nós, de modo que, se um nó ficar inoperante, outros poderão assumir o controle.

Técnicas como configurações de líder e seguidor, checkpointing e replicação de dados tornam isso possível. Por exemplo, no HDFS, cada bloco de dados geralmente é copiado três vezes no cluster, garantindo que nenhum dado seja perdido se um nó falhar. Esses recursos permitem que os sistemas se recuperem rapidamente e mantenham a integridade dos dados durante falhas inesperadas.

Perguntas da entrevista sobre modelagem de Big Data

Agora que já abordamos o armazenamento de big data, vamos passar às questões sobre como organizar e estruturar esses dados de forma eficaz.

11. Quais são os três tipos de modelos de dados?

A modelagem de dados organiza e define como os dados são armazenados, acessados e relacionados em sistemas de big data. Os três tipos de modelos de dados são:

• Modelo conceitual: Fornece uma visão de alto nível dos dados e de seus relacionamentos, com foco nos requisitos comerciais.
• Modelo lógico: Descreve estruturas de dados sem considerar as especificidades da implementação, como atributos e relacionamentos de dados.
• Modelo físico: Define como os dados são armazenados e acessados, incluindo formatos de arquivo e índices. Ele traduz o design lógico em estruturas de banco de dados, incluindo tabelas, índices e técnicas de armazenamento. 

Cada modelo ajuda a criar uma abordagem sistemática para organizar e recuperar dados. Assista ao nosso código de modelagem de dados em SQL para se atualizar se você não estiver familiarizado com a ideia.

12. Compare os bancos de dados relacionais e os bancos de dados NoSQL.

Os bancos de dados relacionais, como o MySQL, usam esquemas estruturados e consultas SQL, o que os torna adequados para aplicativos que exigem integridade rigorosa dos dados, como bancos. No entanto, eles têm dificuldades com a escalabilidade e os dados não estruturados. 

Os bancos de dados NoSQL, como o MongoDB e o Cassandra, abordam essas limitações com sua capacidade de lidar com dados semiestruturados ou não estruturados e escalar horizontalmente. Mais especificamente, eles oferecem flexibilidade de esquema e dimensionamento horizontal.

Eu também diria que, enquanto os bancos de dados relacionais são ideais para sistemas tradicionais baseados em transações, o NoSQL é preferido para aplicativos de big data que exigem alto desempenho e escalabilidade em sistemas distribuídos.mbora os bancos de dados relacionais sejam ideais para sistemas tradicionais baseados em transações, o NoSQL é preferível para aplicativos de Big Data que exigem alto desempenho e escalabilidade em sistemas distribuídos.

13. O que é esquema na leitura e como ele difere do esquema na gravação?

O schema-on-read define o esquema ao consultar os dados, permitindo flexibilidade com dados semiestruturados e não estruturados. Por outro lado, o schema-on-write define o esquema quando os dados são armazenados, garantindo uma estrutura consistente para conjuntos de dados estruturados.

14. O que é sharding e como ele melhora o desempenho?

O sharding divide um banco de dados em partes menores e gerenciáveis, chamadas shards, que são distribuídas em vários servidores. Essa técnica melhora o desempenho da consulta e garante que os sistemas de big data sejam dimensionáveis.

Cada shard opera como um banco de dados independente, mas juntos funcionam como uma única entidade. A fragmentação reduz a carga do servidor, o que resulta em extração e atualização de dados mais rápidas. Por exemplo, em um aplicativo de comércio eletrônico global, o sharding por região garante acesso de baixa latência para usuários em diferentes localizações geográficas.

15. O que é desnormalização e por que ela é usada em Big Data?

A desnormalização envolve o armazenamento de dados redundantes para reduzir a necessidade de junções em consultas a bancos de dados. Isso melhora o desempenho da leitura, o que é especialmente importante em bancos de dados NoSQL usados para tarefas como sistemas de recomendação, em que a velocidade é uma prioridade. Nosso curso de Design de banco de dados é uma opção popular para que você aprenda sobre coisas como desnormalização. 

Perguntas da entrevista sobre aprendizagem automática de Big Data

Vamos nos voltar para as questões de aprendizado de máquina, que é como desbloqueamos todo o potencial do big data.

16. Como o aprendizado de máquina se relaciona com o big data?

O aprendizado de máquina usa algoritmos para encontrar padrões, fazer previsões e ajudar na tomada de decisões. Para criar modelos de aprendizado de máquina de alto nível, o principal pré-requisito é a qualidade e a suficiência dos dados. É nesse ponto que o Big Data desempenha um papel fundamental, fornecendo os conjuntos de dados maciços necessários para treinar esses modelos de forma eficaz, especialmente em empresas que geram quantidades volumosas de dados.

Por exemplo, vários setores, como comércio eletrônico, finanças, logística e vários outros, usam o aprendizado de máquina para resolver vários problemas de negócios. A escalabilidade das plataformas de Big Data permite o treinamento eficiente desses modelos de ML em sistemas distribuídos, o que é essencial para tarefas como processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagens e análise preditiva.

17. O que é o Spark MLlib e quais são seus principais recursos?

O Spark MLlib é a biblioteca de aprendizado de máquina do Apache Spark projetada para o processamento de dados distribuídos.  Ele suporta tarefas como classificação, regressão, agrupamento e filtragem colaborativa. 

Uma característica diferenciadora do Spark MLlib em relação à maioria das outras bibliotecas é que ele é otimizado para lidar com big data e se integra perfeitamente a outros componentes do Spark, como Spark SQL e DataFrames. Sua natureza distribuída garante o treinamento rápido do modelo, mesmo com conjuntos de dados maciços. 

18. O que é seleção de recursos e por que ela é importante no Big Data?

A seleção de recursos envolve a escolha das variáveis mais relevantes para um modelo e o descarte das irrelevantes. Isso reduz a dimensionalidade, acelera o treinamento e melhora a precisão do modelo, e tudo isso é extremamente crítico quando se trabalha em projetos de ML de big data. Por exemplo, ao prever a rotatividade de clientes, a seleção de recursos importantes, como padrões de uso e feedback do cliente, ajuda a criar modelos mais precisos sem sobrecarregar o sistema.

19. Que desafios surgem ao dimensionar o aprendizado de máquina para big data?

O dimensionamento de modelos de aprendizado de máquina traz seu próprio conjunto de desafios, como lidar com o armazenamento de dados distribuídos, garantir que os nós se comuniquem de forma eficiente e manter o desempenho do modelo consistente. 

Por exemplo, ao treinar com terabytes de dados, garanta que as atualizações entre os nós ocorram rapidamente, sem atrasos. Ferramentas como o Apache Spark e o TensorFlow Distributed abordam esses desafios otimizando o fluxo de dados e os cálculos.

20. Quais são as ferramentas comuns para aprendizado de máquina em big data?

As ferramentas comuns incluem:

• Spark MLlib: Para processamento de dados distribuídos e treinamento de modelos.
• H2O.ai: Para aplicativos escalonáveis de aprendizado de máquina e IA.
• TensorFlow e PyTorch: Para aprendizagem profunda com suporte de GPU/TPU.
• Scikit-learn: Para conjuntos de dados menores integrados em pipelines maiores.

Essas ferramentas são amplamente usadas em aplicativos de Big Data e ML devido à sua capacidade de lidar com escala e complexidade.

Perguntas da entrevista sobre teste de Big Data

O teste de Big Data consiste em garantir a precisão e a confiabilidade dos processos de Big Data.

21. Quais são os principais desafios no teste de sistemas de Big Data?

Testar sistemas de big data é um desafio devido ao tamanho dos dados, o que dificulta a validação de grandes conjuntos de dados quanto à qualidade e à precisão, pois isso pode exigir muitos recursos. Além disso, dlidar com diversos formatos de dados, como dados estruturados, semiestruturados e não estruturados, apresenta desafios como garantir a consistência dos dados entre os nós e replicar ambientes de teste. Por fim, acho queos sistemas em tempo real do exigem testes para simular fluxos de dados ao vivo, o que aumenta a complexidade .

22. O que é o teste de ETL e por que ele é essencial para o big data?

ETL refere-se às três etapas principais na configuração de um pipeline de dados: extração, transformação e carregamento. O teste de ETL garante que os dados sejam movidos e processados corretamente em todas essas três etapas principais. 

Por exemplo, em uma cadeia de varejo, os dados de vendas de vários pontos de venda devem ser extraídos, preparados e combinados com precisão para gerar relatórios confiáveis. Qualquer erro durante essas etapas pode levar a uma análise incorreta e a decisões equivocadas.

Portanto, os testes de ETL tornam-se muito mais cruciais para projetos de Big Data devido à escala e à complexidade dos dados envolvidos. Com uma variedade de dados provenientes de diferentes fontes, até mesmo pequenas inconsistências podem criar problemas significativos. É por isso que o teste de ETL é importante, pois garante que os dados permaneçam consistentes, precisos e confiáveis em todo o pipeline.

23. Quais ferramentas são comumente usadas para testes de Big Data?

Algumas das principais ferramentas incluem:

• Apache NiFi: Para simplificar a automação e as validações do fluxo de dados.
• Terasort: Para avaliar o desempenho em ambientes distribuídos.
• JUnit: Para testes de unidade em aplicativos do Hadoop.
• Databricks: Para obter recursos de teste de ponta a ponta para fluxos de trabalho baseados no Spark.
• Talend e Informatica: Para testes de ETL e integração de dados.

Essas ferramentas simplificam o processo de validação de conjuntos de dados maciços em sistemas distribuídos.

24. Como você testa a consistência dos dados em sistemas de Big Data?

O teste de consistência de dados envolve:

• Validação em nível de linha para garantir a correspondência de entrada e saída de registros.
• Usando somas de verificação para detectar corrupção de dados durante as transferências.
• Validação de esquema para confirmar que os dados seguem os formatos esperados.

Perguntas da entrevista com o engenheiro de Big Data

Agora, vamos colocar algumas perguntas específicas para cada função. Esta seção trata das ferramentas e dos fluxos de trabalho que tornam a engenharia de Big Data eficiente e dimensionável.

25. O que é um pipeline de dados e por que ele é importante?

Um pipeline de dados automatiza o fluxo de dados dos sistemas de origem para as camadas de armazenamento e processamento. Isso garante que os dados estejam limpos, consistentes e prontos para análise. Os pipelines de dados são importantes para manter a qualidade dos dados e permitir a análise em tempo real em ambientes de big data. Por exemplo, uma plataforma de comércio eletrônico pode usar um pipeline para processar dados de fluxo de cliques, enriquecendo-os com metadados do usuário antes de alimentá-los em um mecanismo de recomendação.

26. O que é o Apache Airflow e como ele é usado?

O Apache Airflow é uma ferramenta usada para gerenciar e organizar fluxos de trabalho de dados complexos. Ele não apenas agenda tarefas, mas também monitora seu progresso e garante que tudo ocorra sem problemas. Ele usa gráficos acíclicos direcionados (DAGs) para representar fluxos de trabalho. Um DAG mostra as tarefas como etapas e suas dependências, ajudando você a ver claramente a ordem e as conexões entre elas. Isso facilita a identificação do que está sendo executado, do que está pendente e de quaisquer erros.

No Big Data, o Airflow é frequentemente integrado a ferramentas como o Hadoop, o Spark e os serviços do AWS. Por exemplo, ele pode programar a ingestão de dados de várias fontes, automatizar processos de ETL e gerenciar a execução de tarefas em sistemas distribuídos. Sua flexibilidade permite que você adicione plug-ins conforme necessário.

27. Como você otimiza os processos de ETL em big data?

A otimização dos processos de ETL envolve o aprimoramento de todos os fluxos de trabalho de eficiência de extração, transformação e carregamento de dados. Algumas das técnicas envolvem:

• Usando o processamento distribuído para lidar com grandes conjuntos de dados.
• Reduzir a movimentação de dados, processando-os mais perto dos locais de armazenamento.
• Usar formatos eficientes como Parquet ou ORC para compactação e recuperação rápida.
• Armazenamento em cache de resultados intermediários para economizar tempo de computação.

Perguntas da entrevista sobre Big Data Hadoop

Vamos agora dar uma olhada mais de perto no Hadoop, que é um aspecto importante de muitos ecossistemas de Big Data.

28. Explique o MapReduce e sua importância.

O MapReduce é uma estrutura usada para processar e analisar grandes conjuntos de dados em várias máquinas. Ele funciona em duas etapas principais: Map and Reduce. Na fase Map, os dados são processados e transformados em pares de valores-chave. Na fase Reduce, esses pares são agrupados e agregados para produzir um resultado final .

O poder do MapReduce é que ele facilita a escalabilidade, para que você possa processar petabytes de dados, e a tolerância a falhas, o que significa que o sistema pode se recuperar de falhas de nós sem perder dados. É por isso que ele é amplamente usado em ambientes de big data, como o Hadoop, para processar grandes conjuntos de dados com eficiência.

29. Quais são os componentes do ecossistema do Hadoop?

O ecossistema do Hadoop inclui:

• HDFS: Armazenamento distribuído para grandes conjuntos de dados.
• YARN: Gerenciamento de recursos e agendamento de tarefas.
• MapReduce: Estrutura de processamento de dados.
• Colmeia: Consulta semelhante a SQL para dados estruturados.
• Porco: Scripting para dados semiestruturados.
• HBase: Banco de dados NoSQL para análises em tempo real.

Esses componentes trabalham juntos para fornecer uma plataforma sólida para aplicativos de Big Data. Se você acha que sua entrevista seguirá uma direção muito relacionada ao Hadoop, confira também nosso outro guia: As 24 principais perguntas e respostas da entrevista sobre o Hadoop.

30. O que é YARN e como ele aprimora o Hadoop?

O YARN (Yet Another Resource Negotiator) é a camada de gerenciamento de recursos do Hadoop, permitindo que vários aplicativos sejam executados em um cluster do Hadoop simultaneamente. Ele desacopla o gerenciamento de recursos do processamento de dados, permitindo o dimensionamento e a utilização do cluster. Além disso, o YARN aloca recursos dinamicamente, garantindo a execução eficiente de tarefas como MapReduce, trabalhos Spark e aplicativos de aprendizado de máquina.

Bônus: Perguntas avançadas para entrevistas sobre Big Data

31. O que é arquitetura lambda?

A arquitetura Lambda é um padrão de design que pode lidar com o processamento de dados históricos e em tempo real.  Ele consiste em três camadas: a camada de lote, que processa dados históricos; a camada de velocidade, que lida com fluxos de dados em tempo real; e a camada de serviço, que combina as saídas de ambas as camadas, disponibilizando os dados para consultas e aplicativos. Por exemplo, em um sistema de IoT, a camada de lote pode analisar dados de sensores anteriores em busca de tendências, enquanto a camada de velocidade processa feeds de sensores ao vivo para detectar anomalias e enviar alertas rapidamente. Essa abordagem garante um equilíbrio entre precisão e capacidade de resposta. 

32. Como você garante a governança de dados em sistemas de Big Data?

A governança de dados consiste em definir regras e usar ferramentas para proteger os dados, garantir sua qualidade e também atender aos requisitos legais. Isso inclui o uso de controles de acesso baseados em funções para gerenciar quem pode ver ou editar dados, gerenciamento de metadados para organizar as informações sobre os dados e trilhas de auditoria para rastrear qualquer alteração ou acesso. 

Ferramentas como o Apache Atlas ajudam mantendo um registro de onde os dados vêm, como são usados e garantindo que sigam regulamentos como o GDPR para privacidade ou HIPAA para assistência médica. A boa governança mantém os dados precisos, confiáveis e em conformidade, reduzindo o risco de erros ou problemas legais.

Um aspecto adicional a ser observado é a consistência e a integridade dos dados em toda a organização. Por exemplo, estabelecer definições e padrões claros para os tipos de dados evita confusão entre as equipes, como marketing e finanças que interpretam o mesmo conjunto de dados de forma diferente. Com isso, as empresas não apenas cumprem as normas, mas também criam um sistema unificado em que todos podem confiar nos dados para a tomada de decisões.

Para saber mais sobre governança de dados, assine o DataFramed, que tem episódios interessantes, como este com o líder de estratégia e governança de dados da Thoughtworks: Tornando a governança de dados divertida com Tiankai Feng.

33. O que é CEP (processamento de eventos complexos)?

O processamento de eventos complexos (CEP) é um método usado para analisar fluxos de eventos em tempo real. Ele identifica padrões e aciona ações específicas com base em regras predefinidas. Por exemplo, na negociação algorítmica, os sistemas CEP monitoram os dados do mercado ao vivo para detectar eventos como aumentos repentinos de preços e executam automaticamente as negociações quando essas condições são atendidas. Além do comércio, o CEP é comum na detecção de fraudes, em que sinaliza transações suspeitas instantaneamente, e na IoT, em que analisa dados de sensores para acionar alertas ou automatizar respostas.

A principal vantagem do CEP é sua capacidade de processar fluxos de dados de alta velocidade e tomar decisões quase imediatamente, o que é fundamental para sistemas que precisam de respostas em tempo real. Ferramentas como Apache Flink e IBM Streams foram projetadas para lidar com esses requisitos, fornecendo estruturas para a implementação eficiente do CEP.

Conclusão

A preparação para entrevistas sobre Big Data exige não apenas a compreensão dos aspectos teóricos, mas também a capacidade de articular aplicativos e soluções técnicas do mundo real. Este guia abrangente com 30 (+3 bônus) perguntas para entrevistas sobre Big Data, , oferece a você uma base sólida para ser um craque nas entrevistas e avançar em sua carreira. Pratique a revisão das respostas para que você pareça fluente com elas.

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