Để vượt qua vòng phỏng vấn cho vị trí Data Engineer, bạn cần chuẩn bị kỹ lưỡng. Vậy, nhà tuyển dụng sẽ sử dụng những câu hỏi phỏng vấn Data Engineer nào? Hãy cùng TopviecIT.vn tìm hiểu những câu hỏi phỏng vấn Data Engineer mới nhất hiện nay kèm câu trả lời trong bài viết thuộc chuyên mục Chia sẻ kinh nghiệm chi tiết ngày hôm nay.
Nhóm câu hỏi phỏng vấn Data Engineer cơ bản
Những câu hỏi phỏng vấn Data Engineer thường sẽ được sử dụng cho các ứng viên có ít năm kinh nghiệm, khi nhà tuyển dụng cần tìm kiếm Intern Data Engineer cho doanh nghiệp. Bên cạnh đó, nhà tuyển dụng cũng có thể sử dụng những câu hỏi phỏng vấn Data Engineer này để bắt đầu cho buổi phỏng vấn.
Câu 1: Kỹ thuật dữ liệu là gì?
Kỹ thuật dữ liệu là tập hợp các công cụ, phương pháp và quy trình được sử dụng để xử lý, lưu trữ, và truy xuất dữ liệu một cách hiệu quả và an toàn. Điều này bao gồm việc tạo và duy trì cơ sở dữ liệu, xây dựng các ống dẫn dữ liệu (data pipelines), thực hiện ETL (Extract, Transform, Load), và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu. Kỹ thuật dữ liệu cũng liên quan đến việc xử lý dữ liệu lớn (big data) và khai phá dữ liệu (data mining) để hỗ trợ quyết định kinh doanh.
Câu 2: Khái niệm mô hình hóa dữ liệu?
Mô hình hóa dữ liệu là quá trình biểu đồ hóa dữ liệu thô thành các cấu trúc logic hoặc toán học để hiểu, diễn giải, và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Điều này bao gồm việc sử dụng các loại mô hình, như mô hình tương quan, mô hình hồi quy, mô hình phân loại, mô hình học máy để dự đoán và phân tích dữ liệu.
Mô hình hóa dữ liệu giúp tái hiện mối quan hệ giữa các yếu tố dữ liệu, tạo ra các dự đoán và giải thích dữ liệu, hỗ trợ quyết định kinh doanh thông qua việc tạo ra các dự đoán và phân tích dữ liệu dựa trên mô hình đã xây dựng.
Câu 3: Nêu một số lược đồ thiết kế khi lập mô hình dữ liệu
Một số lược đồ thiết kế khi lập mô hình dữ liệu phổ biến như sau:
- Hierarchical Schema (Mô hình phân cấp).
- Network Schema (Mô hình mạng).
- Relational Schema (Mô hình quan hệ).
- Object-Oriented Schema (Mô hình hướng đối tượng).
- Entity-Relationship Schema (Mô hình thực thể-quan hệ).
Câu 4: Sự khác nhau của dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc
Sự khác nhau như sau:
| Đặc điểm | Dữ liệu có cấu trúc | Dữ liệu không cấu trúc |
| Định dạng | Thường được lưu trữ dưới dạng bảng, hàng và cột, như cơ sở dữ liệu trong ngôn ngữ truy vấn SQL. | Không tuân theo cấu trúc cụ thể, thường là dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc video. |
| Tiêu chuẩn giao thức | ODBC, SQL, ADO.NET | XML, CSV, SMSM, SMTP |
| Truy vấn | Có thể truy vấn bằng SQL hoặc các ngôn ngữ truy vấn dựa trên cấu trúc. | Yêu cầu các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hoặc khai phá dữ liệu để truy vấn. |
| Xử lý | Dễ dàng để thực hiện các phép biến đổi và tính toán. | Cần xử lý và phân tích một cách phức tạp để trích xuất thông tin. |
| Ví dụ | Số, văn bản, ngày tháng | Văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, mã,… |
Câu 5: Giải thích ngắn gọn về Hadoop
Hadoop là một framework mã nguồn mở dùng để xử lý và lưu trữ dữ liệu lớn (big data). Nó dựa trên cơ sở hạ tầng phân tán và sử dụng HDFS (Hadoop Distributed File System) để lưu trữ dữ liệu, MapReduce để xử lý dữ liệu song song trên các máy chủ. Hadoop cho phép phân chia công việc thành các tác vụ nhỏ và phân phối chúng trên nhiều máy tính, giúp xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả và có khả năng mở rộng.
Xem thêm: Trọn Bộ Câu Hỏi Phỏng Vấn React Native Phổ Biến, Dễ Trúng Tuyển
Câu 6: NameNode trong HDFS là gì?
NameNode trong HDFS (Hadoop Distributed File System) là một thành phần quan trọng của hệ thống lưu trữ phân tán này. Nó chịu trách nhiệm quản lý mô tả vị trí và cấu trúc của tất cả các tệp và thư mục trong HDFS. NameNode duy trì bản đồ metadata của hệ thống và ghi nhật ký các thay đổi vào ổ đĩa.
Câu 7: Trong Big Data, 4 V là gì?
Trong Big Data, 4 V là:
- Volume (Lượng dữ liệu).
- Velocity (Tốc độ dữ liệu).
- Veracity (Tính chính xác của dữ liệu).
- Variety (Đa dạng dữ liệu).
Câu 8: Trình quét khối và khối trong HDFS là gì?
Trong HDFS (Hadoop Distributed File System):
- Trình quét khối (DataNode) là một phần của nút dữ liệu (DataNode) trong HDFS.
- Khối là đơn vị cơ bản của dữ liệu trong HDFS. Theo mặc định, kích thước khối thường là 128MB hoặc 256MB.
Xem thêm: Tổng Hợp Câu Hỏi Phỏng Vấn NodeJS Thông Dụng Và Phổ Biến Nhất
Câu 9: Giải thích ngắn gọn về Snowflake?
Snowflake là một hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) dựa trên đám mây, phát triển cho việc lưu trữ và truy xuất dữ liệu lớn. Đặc điểm nổi bật của Snowflake là kiến trúc phân tán và tự động mở rộng, cho phép xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả, có tính năng khôi phục và sao lưu dữ liệu đáng tin cậy, đồng thời hỗ trợ các tính năng như tự động điều chỉnh và mã hóa dữ liệu.
Câu 10: Star Schema là gì?
Star Schema là một kiểu mô hình hóa dữ liệu trong cơ sở dữ liệu quan hệ, thường được sử dụng trong kho dữ liệu (data warehouse) và hệ thống Business Intelligence (BI). Mô hình Star Schema giúp dễ dàng truy xuất và phân tích dữ liệu, tối ưu hóa hiệu suất các truy vấn, và giúp người dùng thực hiện các báo cáo và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.
Xem thêm: Data Engineer học ngành gì? Ở đâu? Cơ hội việc làm ra sao?
Nhóm câu hỏi phỏng vấn Data Engineer trung cấp
Đối với những ứng viên có kinh nghiệm làm việc, hoặc ở cấp bậc từ Junior trở lên, nhà tuyển dụng có thể sử dụng những câu hỏi phỏng vấn Data Engineer này. Hãy lưu ý trả lời ngắn gọn những câu hỏi phỏng vấn Data Engineer này trong quá trình tương tác với nhà tuyển dụng.
Câu 11: Một số phương pháp của Reducer là gì?
Dưới đây là ba phương pháp chính liên quan đến Reducer:
- setup(): Phương pháp này thường được sử dụng để cấu hình các thông số đầu vào của dữ liệu và giao thức bộ nhớ đệm (cache).
- cleanup(): Phương pháp này được sử dụng để loại bỏ các tệp tạm thời đã lưu trữ.
- reduce(): Phương pháp này được gọi một lần cho mỗi key, và nó là khía cạnh quan trọng nhất của Reducer. Phương pháp này thực hiện việc chính của Reducer, xử lý và tính toán kết quả dựa trên các giá trị đầu vào tương ứng với key đó.
Câu 12: Nêu các chế độ khác nhau của Hadoop
Hadoop thường có các chế độ khác nhau, ví dụ như:
- Standalone mode (Chế độ độc lập).
- Pseudo distributed mode (Chế độ phân phối giả).
- Fully distributed mode (Chế độ phân phối đầy đủ).
Câu 13: Bảo mật dữ liệu được đảm bảo trong Hadoop
Dưới đây là các bước để đảm bảo an ninh dữ liệu trong Hadoop:
- Bắt đầu bằng việc bảo mật kênh kết nối: Đảm bảo rằng kênh kết nối giữa các máy khách và máy chủ là an toàn và bảo mật.
- Xác minh và yêu cầu dịch vụ: Khách hàng sử dụng tem nhận được để yêu cầu một vé dịch vụ.
- Sử dụng vé dịch vụ để kết nối: Khách hàng sử dụng vé dịch vụ để kết nối một cách chính xác với máy chủ tương ứng.
Xem thêm: Lương Data Engineer có cao không? Những kỹ năng để tăng lương
Câu 14: Số cổng mặc định cho Port Tracker, Task Tracker và NameNode trong Hadoop là gì?
Số cổng mặc định của những yếu tố này như sau:
- NameNode: 50070.
- Port Tracker: 50030.
- Task Tracker: 50060.
Câu 15: Big Data Analytics tác động đến doanh thu như thế nào?
Sử dụng Big Data Analytics có thể tác động đến doanh thu ở những khía cạnh sau:
- Nhận biết, phát hiện cơ hội thị trường mới.
- Tối ưu hóa chiến lược giá cả.
- Cải thiện chất lượng dịch vụ và tạo lòng trung thành từ khách hàng.
- Quản lý lượng tồn kho hiệu quả.
- Phân loại, tăng hiệu quả tiếp thị nhắm mục tiêu.
- Tối ưu hóa hoạt động nội bộ.
Câu 16: Dữ liệu được lưu trữ trong NameNode là gì?
Dữ liệu được lưu trữ trong NameNode là các thông tin metadata của hệ thống HDFS, bao gồm:
- Tên của các file.
- Đường dẫn của các file.
- Kích thước của các file.
- Số lượng block của các file.
- Vị trí của các block.
- Quyền truy cập của các file.
Câu 17: Công dụng của Metastore trong Hive là gì?
Metastore trong Hive là một thành phần quan trọng của hệ thống Hive, và nhiệm vụ chính của nó là quản lý siêu dữ liệu (metadata) liên quan đến cơ sở dữ liệu và bảng được tạo trong Hive. Dưới đây là các công dụng chính của Metastore:
- Lưu trữ Metadata.
- Tối ưu hóa truy vấn.
- Quản lý quyền truy cập.
- Tạo và quản lý bảng.
- Đồng bộ dữ liệu và Metadata.
- Hỗ trợ cho các công cụ và giao diện khác.
Xem thêm: 13 Câu Hỏi Phỏng Vấn Java Fresher Phổ Biến Có Đáp Án
Nhóm câu hỏi phỏng vấn Data Engineer nâng cao
Với độ khó cao hơn, những câu hỏi phỏng vấn Data Engineer này sẽ được nhà tuyển dụng lựa chọn cho những ứng viên có cấp bậc từ Senior trở lên. Bên cạnh đó, những câu hỏi phỏng vấn Data Engineer cũng có thể được sử dụng khi phỏng vấn những vị trí từ cấp bậc quản lý trở lên.
Câu 18: Trong mô hình dữ liệu Hive, các thành phần có sẵn là gì?
Trong mô hình dữ liệu Hive, có các thành phần sau:
- Databases (Cơ sở dữ liệu).
- Tables (Bảng).
- Partitions (Phân vùng).
- Buckets or clusters (Nhóm hoặc cụm).
Câu 19: Có thể tạo bao nhiêu bảng cho một tệp dữ liệu riêng lẻ?
Trong mô hình dữ liệu Hive, bạn có thể tạo nhiều bảng cho một tệp dữ liệu riêng lẻ. Hive hỗ trợ việc tạo các bảng ảo (external table) và bảng ảo phân vùng (partitioned external table) trên cùng một tệp dữ liệu.
Câu 20: Bảng Skewed trong Hive có ý nghĩa gì?
Bảng Skewed (Skewed Table) trong Hive là một tính năng cho phép bạn xác định rằng một hoặc vài giá trị trong một cột cụ thể xuất hiện với tần suất cao hơn so với giá trị khác trong cột đó. Ý nghĩa của bảng Skewed trong Hive bao gồm:
- Tối ưu hóa truy vấn.
- Giảm thiểu công sức lập chỉ mục.
- Tiết kiệm không gian lưu trữ.
- Tăng hiệu suất.
Câu 21: Các bộ sưu tập có trong Hive là gì?
Trong Hive có các bộ sưu tập như sau:
- Array (Mảng).
- Map (Bản đồ/Danh sách).
- Struct (Cấu trúc/Tập hợp).
- Union (Liên hiệp).
- Parquet, ORC,…
Xem thêm: Tuyển Tập Những Câu Hỏi Phỏng Vấn Front End Hay Gặp Nhất
Câu 22: Trong Hive, SerDe là gì?
SerDe (Serialization/Deserialization) trong Hive là một thành phần quan trọng cho phép Hive hiểu và xử lý các định dạng dữ liệu không phải là văn bản (non-textual data formats) như Avro, Parquet, ORC, JSON, và nhiều định dạng khác. SerDe đóng vai trò làm cầu nối giữa Hive và các định dạng dữ liệu này. Cụ thể:
- Serialization (Trình kết xuất): SerDe chuyển đổi dữ liệu từ cấu trúc bảng Hive thành định dạng dữ liệu không phải là văn bản khi bạn lưu trữ dữ liệu vào các định dạng như Avro hoặc Parquet.
- Deserialization (Trình phân giải): SerDe thực hiện công việc ngược lại bằng cách chuyển đổi dữ liệu từ các định dạng không phải là văn bản thành cấu trúc dữ liệu Hive khi bạn truy vấn dữ liệu từ các tệp hoặc bảng lưu trữ trong các định dạng này.
Câu 23: Data Warehouse và Database khác nhau như thế nào?
Data warehouse và database là hai khái niệm khác nhau, nhưng thường bị nhầm lẫn với nhau. Cả hai đều là hệ thống lưu trữ dữ liệu, nhưng chúng có những mục đích và chức năng khác nhau. Cụ thể như sau:
| Đặc điểm | Data Warehouse | Database |
| Mục đích | Dùng để lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn, hỗ trợ quyết định kinh doanh và báo cáo. | Dùng để lưu trữ và quản lý dữ liệu để thực hiện các thao tác ghi và đọc. |
| Phạm vi dữ liệu | Lưu trữ dữ liệu lớn, lịch sử và có tính chất phân tán từ nhiều nguồn khác nhau. | Lưu trữ dữ liệu thường nhỏ hơn, đơn giản và liên quan chặt chẽ đến ứng dụng cụ thể. |
| Cấu trúc dữ liệu | Dữ liệu thường được tổ chức theo dạng chuẩn hóa và phi chuẩn hóa, thích hợp cho việc truy vấn phức tạp. | Dữ liệu thường được tổ chức theo cấu trúc, bảng, và quan hệ dạng SQL. |
| Truy vấn | Dùng cho truy vấn phức tạp và phân tích dữ liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh. | Thường dùng cho truy vấn đơn giản và thao tác thường ngày với dữ liệu. |
| Hiệu suất | Có thể đáp ứng truy vấn và phân tích dữ liệu lớn và phức tạp. | Tập trung vào việc đáp ứng thao tác ghi và đọc dữ liệu một cách nhanh chóng. |
Câu 24: Vai trò của tệp .hiverc trong Hive là gì?
Tệp .hiverc (hoặc .hiverc.txt) trong Hive là một tệp cấu hình tùy chỉnh mà bạn có thể tạo để thiết lập và tùy chỉnh cấu hình môi trường làm việc khi bạn khởi động Hive CLI (Command Line Interface) hoặc HiveServer2. Vai trò chính của tệp .hiverc là:
- Tùy chỉnh cấu hình mặc định.
- Tạo Aliases (Bí danh).
- Thực hiện tác vụ tự động.
- Tùy chỉnh giao diện người dùng.
Tìm hiểu thêm: Hướng dẫn viết CV xin việc ngành IT chuyên nghiệp từ A đến Z
Câu 25: *args và **kwargs dùng để làm gì?
*args và **kwargs là hai tham số đặc biệt được sử dụng để xử lý số lượng đối số đầu vào có thể biến đổi trong một hàm. . Chúng được sử dụng để làm các công việc sau:
- *args (Arguments): Thường được gọi là “star arguments,” tham số này cho phép bạn truyền một số lượng biến đổi của đối số (arguments) vào hàm mà không cần xác định trước số lượng cụ thể. Các đối số này được gói thành một tuple và có thể được truy cập bằng cách sử dụng chỉ số.
- **kwargs (Keyword Arguments): Thường được gọi là “double star arguments,” tham số này cho phép bạn truyền một số lượng biến đổi của đối số dưới dạng cặp key-value (keyword arguments) vào hàm mà không cần xác định trước số lượng cụ thể. Các đối số này được gói thành một từ điển (dictionary) và có thể được truy cập bằng cách sử dụng key.
Câu 26: Cách để xem cấu trúc của cơ sở dữ liệu bằng MySQL là gì?
Để xem cấu trúc của cơ sở dữ liệu bằng MySQL, bạn có thể sử dụng các câu lệnh SQL hoặc các công cụ quản lý cơ sở dữ liệu như phpMyAdmin hoặc MySQL Workbench. Ví dụ như sau:
- Sử dụng câu lệnh SQL: Bạn có thể sử dụng các câu lệnh SQL để xem thông tin về cấu trúc cơ sở dữ liệu, các bảng, cột, và chỉ mục. Sử dụng câu lệnh DESCRIBE, SHOW TABLES, hoặc SHOW COLUMNS để truy cập thông tin chi tiết về cơ sở dữ liệu và bảng.
- Sử dụng MySQL Workbench: MySQL Workbench là một công cụ quản lý cơ sở dữ liệu phổ biến cho MySQL. Bạn có thể kết nối đến cơ sở dữ liệu của mình và sử dụng giao diện đồ họa để xem cấu trúc bảng, cột, và các yếu tố khác trong cơ sở dữ liệu.
- Sử dụng phpMyAdmin: phpMyAdmin là một ứng dụng web miễn phí cho phép bạn quản lý cơ sở dữ liệu MySQL qua giao diện web. Bạn có thể đăng nhập vào phpMyAdmin, chọn cơ sở dữ liệu của mình, và xem cấu trúc các bảng và cột thông qua giao diện dễ sử dụng.
Xem thêm: Data Engineer Là Gì? Lộ Trình Thăng Tiến Của Data Engineer Như Thế Nào?
Hy vọng với trọn bộ câu hỏi phỏng vấn Data Engineer mới nhất kèm câu trả lời ở trên, bạn sẽ có một hành trang vững chắc để chuẩn bị cho buổi phỏng vấn. Bên cạnh đó, bạn cũng có thể truy cập vào trang web TopCV.vn để khám phá thêm các cơ hội việc làm Data Engineer hấp dẫn.
Tại TopCV.vn, bạn sẽ dễ dàng tiếp cận được với nhiều doanh nghiệp hàng đầu hiện nay. Bên cạnh đó, bạn cũng có thể tìm được những công việc phù hợp với mục tiêu, năng lực, kinh nghiệm,… của bạn. Chúc bạn thành công!
