BigQuery & Cloud Data
BigQuery, truy vấn SQL quy mô lớn, phân vùng, tập dữ liệu công khai, chi phí, tối ưu hóa
1Google BigQuery là gì?
Google BigQuery là gì?
Câu trả lời
BigQuery là một kho dữ liệu serverless, có khả năng mở rộng cao và tiết kiệm chi phí được cung cấp bởi Google Cloud Platform. Nó cho phép chạy các truy vấn SQL phân tích trên petabyte dữ liệu trong vài giây nhờ kiến trúc phân tán. Không giống các cơ sở dữ liệu truyền thống, BigQuery tách rời lưu trữ và tính toán, cho phép tính phí theo mức sử dụng và khả năng mở rộng gần như không giới hạn.
2Lợi thế chính của kiến trúc serverless của BigQuery là gì?
Lợi thế chính của kiến trúc serverless của BigQuery là gì?
Câu trả lời
Kiến trúc serverless của BigQuery có nghĩa là không có hạ tầng cần quản lý: không có cấp phát máy chủ, không có cấu hình cụm, không có bảo trì. Google tự động quản lý tài nguyên dựa trên nhu cầu. Điều này cho phép tập trung vào các truy vấn và phân tích thay vì quản trị hệ thống, đồng thời hưởng lợi từ khả năng mở rộng tự động.
3BigQuery tính phí truy vấn ở chế độ on-demand như thế nào?
BigQuery tính phí truy vấn ở chế độ on-demand như thế nào?
Câu trả lời
Ở chế độ on-demand, BigQuery tính phí dựa trên lượng dữ liệu được quét bởi truy vấn, không phải thời gian thực thi hay số hàng được trả về. Terabyte đầu tiên được quét mỗi tháng là miễn phí. Do đó, việc tối ưu hóa truy vấn bằng cách chỉ chọn các cột cần thiết và sử dụng phân vùng để giảm chi phí là rất quan trọng.
Dataset trong BigQuery là gì?
Phân vùng bảng trong BigQuery là gì và lợi ích chính của nó là gì?
+15 câu hỏi phỏng vấn
Các chủ đề phỏng vấn Data Science & ML khác
Cơ bản về Python
Lập trình Hướng đối tượng Python
Cấu trúc dữ liệu Python
Kiến Thức Cơ Bản về Git
Cơ bản về SQL
Kiến thức cơ bản về NumPy
Cơ bản về Pandas
Jupyter & Google Colab
SQL Joins & Truy vấn nâng cao
Pandas nâng cao
Trực quan hóa với Matplotlib & Seaborn
Trực quan hóa tương tác với Plotly
Thống kê mô tả
Thống kê suy luận
Web Scraping
Feature Engineering
ML Có Giám Sát: Hồi Quy
ML Có Giám Sát: Phân Loại
Cây Quyết định & Ensemble
ML Không Giám Sát
Pipeline ML & Xác thực
Chuỗi thời gian & Dự báo
Cơ Bản Về Deep Learning
TensorFlow & Keras
CNN và phân loại hình ảnh
RNN & Chuỗi
Transformers & Attention
NLP & Hugging Face
GenAI & LangChain
MLOps và Triển khai
Nắm vững Data Science & ML cho lần phỏng vấn tiếp theo
Truy cập tất cả câu hỏi, flashcards, bài kiểm tra kỹ thuật, bài tập code review và mô phỏng phỏng vấn.
Bắt đầu miễn phí