1500 Big Data Engineer Interview Questions Practice Test

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

1500 أسئلة مقابلة مهندس البيانات الكبيرة اختبار الممارسةأسئلة وأجوبة مقابلة مهندس البيانات الكبيرة اختبار الممارسة | الجدد إلى ذوي الخبرة | شرح تفصيلي قم بالتحضير بدقة لمقابلة مهندس البيانات الضخمة القادمة من خلال اختبار الممارسة الأكثر شمولاً المتاح. تقدم هذه الدورة 1500 سؤال متعدد الاختيارات تم إعدادها بدقة ومصممة لمحاكاة المقابلات الفنية الواقعية في أفضل شركات التكنولوجيا، وFAANG، وFortune 500. سواء كنت تمتلك معرفة تأسيسية جديدة أو مهندسًا ذو خبرة تصقل المفاهيم المتقدمة، فإن بنك الاختبار هذا يغطي كل المجالات المهمة التي ستواجهها — بدءًا من Hadoop وSpark وحتى البث في الوقت الفعلي، وخطوط الأنابيب السحابية، وتصميم النظام. وعلى عكس بنوك الأسئلة العامة، يتضمن كل MCQ تفسيرات تفصيلية توضح سبب صحة الإجابة الصحيحة ولماذا تكون عوامل التشتيت خاطئة. لن تكتسب فقط الحفظ عن ظهر قلب ولكن أيضًا وضوحًا مفاهيميًا عميقًا للتعامل حتى مع الأسئلة الأكثر تعقيدًا المستندة إلى السيناريو. لماذا هذه الدورة؟

• هيكل متوافق مع الصناعة: يتم تنظيم الأسئلة في 6 أقسام أساسية تعكس متطلبات وظيفة مهندس البيانات الضخمة الفعلية.
• صفر زغب، 100٪ عملي: كل سؤال يختبر المهارات التي تنطبق بشكل مباشر على المهام الهندسية الحقيقية (على سبيل المثال، تحسين وظائف Spark، تصميم متسامح مع الأخطاء خطوط الأنابيب).
• بناء الثقة: قم بمحاكاة المقابلات المحددة بوقت أو تعلم بالسرعة التي تناسبك من خلال التعليقات الفورية.
• يغطي جميع مستويات الخبرة: يحصل الطلاب الجدد على الوضوح الأساسي؛ يتقن كبار السن المفاضلات المتقدمة (على سبيل المثال، نظرية CAP، وضبط JVM).

تقسيم الدورة التدريبية بالكامل: 6 أقسام تم التحقق من صحتها من قبل الخبراء (يحتوي كل قسم على 250 سؤالًا بالضبط للعمق المتوازن) القسم 1: المفاهيم الأساسية للبيانات الضخمة المبادئ الأساسية الأساسية بما في ذلك 5 Vs للبيانات الضخمة، ومراحل دورة حياة البيانات، ونماذج المعالجة المجمعة مقابل نماذج المعالجة في الوقت الفعلي، وحالات الاستخدام الخاصة بالصناعة (الرعاية الصحية، المالية، إنترنت الأشياء). افهم كيف تقود مصادر البيانات المنظمة/غير المنظمة التحليلات الحديثة. القسم 2: أدوات وأطر البيانات الضخمة: التعمق في Hadoop (HDFS، YARN، MapReduce)، Apache Spark (RDDs، DataFrames)، Kafka، Flink، قواعد بيانات NoSQL (HBase، Cassandra)، وأدوات النظام البيئي (Hive، Pig، Sqoop). قارن بين مقايضات الأداء والأدوار المعمارية. القسم 3: تصميم خطوط أنابيب البيانات وعمليات ETL تعلم كيفية تصميم خطوط أنابيب قوية: سير عمل ETL مقابل ELT، ونمذجة المخططات، وتقنيات التحسين (التقسيم، والضغط)، ومعالجة الأخطاء، والتكامل السحابي (AWS Glue، وAzure HDInsight، وGoogle Dataproc). القسم 4: معالجة البيانات في الوقت الفعلي وأساسيات تدفق StreamingMaster: معالجة وقت الحدث، بنية كافكا (الوسطاء، مجموعات المستهلكين)، ونوافذ Flink/Spark Streaming، وحالات الاستخدام في العالم الحقيقي (اكتشاف الاحتيال، والقياس عن بعد لإنترنت الأشياء). القسم 5: حلول تخزين البيانات والتخزين استكشاف التخزين الموزع (HDFS، S3)، وبحيرات البيانات مقابل المستودعات، والتنسيقات العمودية (Parquet، ORC)، ومحركات الاستعلام (Presto، Impala)، والامتثال الأمني (GDPR، Kerberos). القسم 6: الموضوعات المتقدمة وتصميم النظام معالجة التحديات المعقدة: دراسات حالة تصميم النظام (التجارة الإلكترونية والرعاية الصحية)، ومقايضات نظرية CAP، وضبط الأداء (تحسين التشغيل العشوائي، JVM)، وتكامل ML (Spark MLlib)، والاتجاهات الناشئة (بدون خادم، وحوسبة الحافة).
القسم 1: المفاهيم الأساسية للبيانات الضخمة سؤال العينة:
س: ما هي خصائص البيانات الضخمة تهتم في المقام الأول باتساق وموثوقية مصادر البيانات؟
أ) الحجم
ب) السرعة
ج) التنوع
د) الصدق
الإجابة الصحيحة: د) الصدق
الشرح: تتناول الصدق دقة البيانات، والجدارة بالثقة، ومستويات الضوضاء (على سبيل المثال، قراءات مستشعر إنترنت الأشياء غير المتسقة أو المعلومات الخاطئة على وسائل التواصل الاجتماعي). الحجم (أ) يقيس حجم البيانات، والسرعة (ب) تشير إلى سرعة البيانات، والتنوع (ج) يغطي تنوع تنسيق البيانات. يؤدي سوء الحكم على الصحة إلى تحليلات معيبة - وهو أمر بالغ الأهمية عند إنشاء خطوط أنابيب للرعاية الصحية أو التمويل حيث تكون سلامة البيانات غير قابلة للتفاوض.
القسم 2: أدوات البيانات الضخمة وأطر العمل سؤال نموذجي:
س: في Apache Spark، ما هو الغرض الأساسي من تحويل إعادة التقسيم ()؟
أ) لتقليل خلط البيانات أثناء عمليات الانضمام
ب) لدمج الأقسام دون اكتمالها خلط
ج) لإعادة توزيع البيانات بالتساوي عبر الأقسام
د) لتخزين البيانات المتوسطة في الذاكرة مؤقتًا
الإجابة الصحيحة: ج) لإعادة توزيع البيانات بالتساوي عبر الأقسام
شرح: يؤدي إعادة التقسيم () إلى تشغيل خلط عشوائي كامل لإعادة توزيع البيانات بشكل موحد عبر الأقسام، مما يمنع الانحراف. يصف الخيار أ عمليات الانضمام إلى البث؛ يشير B إلى الاندماج () ؛ D يتعلق بذاكرة التخزين المؤقت (). تتسبب الأقسام غير المتساوية في إهدار الموارد — وهذا أمر ضروري لتحسين مهام ETL واسعة النطاق حيث يمكن للبيانات المنحرفة أن تعطل المجموعات.
القسم 3: تصميم مسار البيانات وعمليات ETL سؤال العينة:
س: عند تصميم مسار مستند إلى السحابة على AWS، ما هي الخدمة الأكثر ملاءمة لتنسيق سير عمل ETL بدون خادم؟
أ) Amazon EMR
ب) AWS Glue
ج) Amazon Kinesis
د) Amazon Redshift
الإجابة الصحيحة: ب) AWS Glue
شرح: يوفر AWS Glue إدارة كاملة وبدون خادم لـ ETL مع الكشف التلقائي عن المخطط وجدولة المهام. يتطلب EMR (A) إدارة المجموعة؛ Kinesis (C) مخصص للبث المباشر؛ الانزياح الأحمر (D) هو مستودع. يؤدي التنسيق بدون خادم إلى التخلص من أعباء البنية التحتية، وهو أمر بالغ الأهمية للشركات الناشئة التي تحتاج إلى نشر سريع لخطوط الأنابيب دون أعباء DevOps.
القسم 4: معالجة البيانات في الوقت الفعلي وتدفقها سؤال عينة:
س: في Apache Flink، كيف تتعامل معالجة وقت الحدث مع الأحداث خارج الترتيب؟
أ) عن طريق تجاهل الأحداث المتأخرة
ب) استخدام العلامات المائية والتأخير المسموح به
ج) من خلال فحص التحقق الآليات
د) عبر الواجهات الخلفية لحالة المفاتيح
الإجابة الصحيحة: ب) استخدام العلامات المائية والتأخير المسموح به
شرح: تحدد العلامات المائية التقدم في وقت الحدث، بينما يحدد المسموح به مدة الانتظار للأحداث المؤجلة. يؤدي تجاهل الأحداث المتأخرة (أ) إلى فقدان البيانات؛ وتضمن عملية التحقق (C) التسامح مع الخطأ ولكنها لا تعيد ترتيب الأحداث؛ تدير حالة المفاتيح (D) حالة كل مفتاح. يعد هذا أمرًا حيويًا للأنظمة المالية حيث يجب معالجة بيانات المعاملات المتأخرة بدقة.
القسم 5: حلول تخزين البيانات وتخزينها سؤال نموذجي:
س: لماذا يُفضل تنسيق Parquet على CSV للاستعلامات التحليلية في بحيرات البيانات؟
أ) يدعم استيعاب البث في الوقت الفعلي
ب) يقلل تخزينه العمودي من عمليات الإدخال/الإخراج للاستعلامات الانتقائية
ج) إنه محليًا يشفر البيانات في حالة عدم النشاط
د) يتكامل مع قواعد بيانات NoSQL
الإجابة الصحيحة: ب) يقلل تخزينه العمودي من الإدخال/الإخراج للاستعلامات الانتقائية
شرح: يخزن الباركيه البيانات حسب العمود (وليس الصف)، لذا فإن الاستعلامات التي تمسح أعمدة معينة (على سبيل المثال، SELECT sales FROM table) تقرأ البيانات ذات الصلة فقط - مما يؤدي إلى خفض الإدخال/الإخراج والتكاليف. يقرأ ملف CSV (المعتمد على الصف) الصفوف بأكملها. يفتقر الباركيه إلى التدفق الأصلي (A) أو التشفير (C)؛ إنه مخصص للتحليلات المنظمة، وليس NoSQL (D). هذا التحسين غير قابل للتفاوض من أجل تحليلات فعالة من حيث التكلفة على نطاق بيتابايت.
القسم 6: موضوعات متقدمة ونموذج تصميم النظام:
س: في النظام الموزع، إذا كانت قاعدة البيانات تعطي الأولوية للاتساق وتسامح القسم (CP)، فما الذي يجب أن تضحي به وفقًا لنظرية CAP؟
أ) زمن الوصول المنخفض
ب) التوفر أثناء أقسام الشبكة
ج) البيانات المتانة
د) قابلية التوسع الأفقي
الإجابة الصحيحة: ب) التوفر أثناء أقسام الشبكة
شرح: تنص نظرية CAP على أنه يمكنك ضمان اثنين فقط من: الاتساق (C)، والتوفر (A)، والتسامح مع القسم (P). يرفض نظام CP (على سبيل المثال، HBase) عمليات الكتابة أثناء الأقسام للحفاظ على الاتساق - مع التضحية بالتوفر. الكمون المنخفض (أ) ليس أحد ركائز CAP؛ المتانة (C) وقابلية التوسع (D) متعامدة. يؤدي سوء تطبيق CAP إلى انقطاعات كارثية في التجارة الإلكترونية أثناء فشل الشبكة.
النتائج الرئيسية من خلال إكمال هذه الدورة التدريبية، سوف:

تجيب بثقة على 95%+ من أسئلة مقابلة مهندس البيانات الضخمة.

فهم كيفية عمل الأدوات تحت الغطاء - وليس فقط حفظ الميزات.

التعرف على الفروق الدقيقة بين التقنيات المماثلة (على سبيل المثال، Spark Streaming مقابل Spark Streaming). Flink).

تطبيق أفضل الممارسات لتحسين خطوط الأنابيب والتخزين والأمان.

حل مشاكل تصميم النظام باستخدام بنيات قابلة للتطوير ومتسامحة مع الأخطاء.

لماذا تثق بهذه الدورة؟

• تركز على المقابلات بنسبة 100%: أسئلة مصدرها مقابلات FAANG وNetflix وFortune 500 الفعلية.
• لا يوجد محتوى قديم: يغطي الأدوات الحديثة (Spark 3.x، كافكا 3.0+) والأنماط السحابية الأصلية.
• التعلم عن طريق الحفظ: الشروحات تعلمك السبب - وتجهزك لأسئلة المتابعة.
• مصممة لتحقيق الكفاءة: 250 سؤالًا لكل قسم تتيح لك استهداف المناطق الضعيفة بسرعة.

سجل اليوم لتحويل عدم اليقين إلى خبرة. هذا ليس مجرد اختبار تدريبي، بل هو مخططك للتفوق في مقابلة مهندس البيانات الضخمة والحصول على الدور الذي تحلم به.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)