शीर्ष 40 डेटास्टेज साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर (2026)

द्वारा: डेविड कार्टर डेविड कार्टर
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डेटास्टेज साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर

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शीर्ष डेटास्टेज साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर

1) क्या है IBM डेटास्टेज और यह डेटा एकीकरण जीवनचक्र में किस प्रकार फिट बैठता है?

IBM डेटास्टेज एक ETL (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड) टूल है IBM इन्फोस्फीयर सूचना सर्वर सुइट, डेटा एकीकरण समाधान बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह रिलेशनल डेटाबेस, फ्लैट फ़ाइलें और मेनफ्रेम सहित कई स्रोतों और लक्ष्यों से एकीकरण का समर्थन करता है।

में डेटा एकीकरण जीवनचक्रडेटास्टेज, कच्चे, असंगत डेटा को विश्लेषण के लिए तैयार संरचित और सार्थक प्रारूप में बदलने की भूमिका निभाता है।

डेटास्टेज में जीवनचक्र चरण:

ट्रेनिंग विवरण
निष्कर्षण स्रोत प्रणालियों से कच्चा डेटा पुनर्प्राप्त करता है
परिवर्तन व्यावसायिक नियमों को साफ़ करता है, प्रारूपित करता है और लागू करता है
लदान परिवर्तित डेटा को लक्ष्य डेटाबेस या वेयरहाउस में ले जाता है
मान्यकरण डेटा की सटीकता और पूर्णता सुनिश्चित करता है

उदाहरण: से लेन-देन संबंधी डेटा लोड किया जा रहा है Oracle बिजनेस इंटेलिजेंस रिपोर्टिंग के लिए डेटा वेयरहाउस में परिवर्तित किया जाएगा।

2) डेटास्टेज में उपलब्ध विभिन्न प्रकार के चरणों की व्याख्या करें।

डेटास्टेज कई प्रकार के स्टेज प्रदान करता है, जिनमें से प्रत्येक विशिष्ट ETL संचालनों के लिए डिज़ाइन किया गया है। स्टेज को उनके उद्देश्य के आधार पर वर्गीकृत किया गया है:

स्टेज प्रकार उदाहरण विवरण
प्रसंस्करण चरण ट्रांसफार्मर, एग्रीगेटर, सॉर्ट डेटा को रूपांतरित करने और संसाधित करने के लिए उपयोग किया जाता है
डेटा स्रोत चरण अनुक्रमिक फ़ाइल, ODBC, DB2 विभिन्न इनपुट स्रोतों से डेटा निकालें
जानकारी Target इंटर्नशिप Oracle एंटरप्राइज़, टेराडाटा, डेटासेट संसाधित डेटा को गंतव्य प्रणालियों में लोड करें
विकास और डिबगिंग चरण झांकना, सिर, पूंछ डेटा प्रवाह को मान्य और डीबग करने के लिए उपयोग किया जाता है

उदाहरण: A Transformer Stage इसका उपयोग अक्सर एंटरप्राइज़ वेयरहाउस में डेटा लोड करने से पहले जटिल व्यावसायिक नियमों को लागू करने के लिए किया जाता है।

3) इसके मुख्य घटक क्या हैं? IBM डेटास्टेज आर्किटेक्चर?

IBM डेटास्टेज आर्किटेक्चर में कई परस्पर संबंधित घटक होते हैं जो डिजाइन, निष्पादन और प्रशासन को संभालते हैं।

घटक भूमिका
ग्राहक घटक इसमें विकास, कार्य निष्पादन और कॉन्फ़िगरेशन के लिए उपयोग किए जाने वाले डिज़ाइनर, निदेशक और प्रशासक शामिल हैं
सर्वर घटक कार्य प्रसंस्करण और डेटा रूपांतरण का प्रबंधन करता है
कोष नौकरियों, चरणों और कनेक्शनों के लिए केंद्रीय मेटाडेटा संग्रहण
इंजन स्तर ETL कार्यों को निष्पादित करता है और रनटाइम संसाधनों का प्रबंधन करता है
मेटाडेटा सर्वर डेटा स्रोतों, लक्ष्यों और रूपांतरणों के बारे में जानकारी संग्रहीत करता है

उदाहरण: RSI DataStage Designer डेवलपर्स को ETL वर्कफ़्लो को ग्राफ़िक रूप से डिज़ाइन करने की अनुमति देता है, जबकि DataStage Director नौकरी के प्रदर्शन पर नज़र रखता है.

4) डेटास्टेज समानांतर प्रसंस्करण को कैसे संभालता है, और इसके क्या लाभ हैं?

डेटास्टेज कार्यान्वयन समानांतर प्रसंस्करण विभाजन और पाइपलाइनिंग के माध्यम से, जो प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए संचालन के एक साथ निष्पादन की अनुमति देता है।

  • विभाजन समानांतरवाद: डेटा को समवर्ती रूप से संसाधित उपसमूहों में विभाजित करता है।
  • पाइपलाइन समानांतरता: डेटा के बीच प्रवाह के दौरान एक साथ कई चरणों को निष्पादित करता है।

लाभ:

  • नौकरी के रनटाइम में महत्वपूर्ण कमी.
  • सीपीयू और मेमोरी संसाधनों का बेहतर उपयोग।
  • बड़े डेटासेट के लिए बेहतर मापनीयता.

उदाहरण: 10 मिलियन रिकॉर्डों को संसाधित करते समय, डेटास्टेज समानांतर निष्पादन के लिए डेटा को विभाजनों में विभाजित करता है, जिससे कुल निष्पादन समय में भारी कमी आती है।

5) डेटास्टेज सर्वर जॉब्स और पैरेलल जॉब्स के बीच क्या अंतर हैं?

Feature सर्वर नौकरियां समानांतर नौकरियां
Archiटेक्चर एकल पिरोया मल्टी पिरोया
निष्पादन इंजन डेटास्टेज सर्वर इंजन समानांतर इंजन
प्रदर्शन छोटे डेटासेट के लिए उपयुक्त बड़े पैमाने पर डेटा प्रसंस्करण के लिए अनुकूलित
डेटा संधारण अनुक्रमिक समानांतर
हार्डवेयर निर्भरता सिंगल प्रोसेसर बहु-प्रोसेसर सिस्टम

उदाहरण: एक वित्तीय संस्थान पसंद कर सकता है Parallel Jobs एकाधिक CPUs में उच्च मात्रा वाले लेनदेन डेटा को संसाधित करने के लिए।

6) डेटास्टेज में विभाजन की अवधारणा और विभाजन विधियों के प्रकारों की व्याख्या करें।

विभाजन, एक साथ प्रसंस्करण के लिए डेटा को खंडों में विभाजित करता है, जिससे समानांतर वातावरण में प्रदर्शन में वृद्धि होती है।

सामान्य विभाजन विधियाँ:

प्रकार विवरण उदाहरण
हैश विभाजन प्रमुख मूल्यों के आधार पर समान कुंजियों वाले रिकॉर्ड्स को समूहीकृत करने के लिए उपयोग किया जाता है
रेंज विभाजन डेटा को मान श्रेणियों में वितरित करता है क्रमबद्ध डेटा के लिए आदर्श
आवेदनपत्र कुंजी निर्भरता के बिना डेटा को समान रूप से वितरित करता है भार संतुलन
संपूर्ण विभाजन सभी डेटा को प्रत्येक नोड पर भेजता है लुकअप या जॉइन ऑपरेशन में उपयोग किया जाता है
मापांक विभाजन कुंजी पर मॉड्यूलो ऑपरेशन के आधार पर संख्यात्मक-आधारित विभाजन

उदाहरण: क्षेत्रवार बिक्री डेटा संसाधित करते समय, Hash Partitioning यह सुनिश्चित करता है कि एक ही क्षेत्र के सभी रिकॉर्ड एक ही नोड पर संसाधित किए जाएं।

7) ट्रांसफॉर्मर स्टेज क्या है, और डेटास्टेज ईटीएल जॉब्स में इसका उपयोग कैसे किया जाता है?

RSI ट्रांसफार्मर स्टेज डेटास्टेज में सबसे ज़्यादा इस्तेमाल किया जाने वाला प्रोसेसिंग चरण है। यह डेवलपर्स को जटिल रूपांतरण, डेटा व्युत्पत्ति और सत्यापन नियम लागू करने की अनुमति देता है।

मुख्य विशेषताएं:

  • डेटा मैपिंग के लिए सशर्त तर्क.
  • नये स्तंभों के लिए व्युत्पन्न अभिव्यक्तियाँ.
  • फ़िल्टर रिकॉर्ड के लिए बाधाओं को लिंक करें.
  • मध्यवर्ती गणनाओं के लिए चरण चर.

उदाहरण: दिनांक प्रारूपों को परिवर्तित करना, ग्राहक नामों को संयोजित करना, या बिक्री कर मूल्यों की गणना करना आमतौर पर ट्रांसफॉर्मर चरण में कार्यान्वित किया जाता है।

8) आप डेटास्टेज में त्रुटि प्रबंधन और डेटा सत्यापन कैसे लागू कर सकते हैं?

डेटास्टेज इसके लिए कई तंत्र प्रदान करता है गलती संभालना और डेटा मान्य डेटा अखंडता सुनिश्चित करने के लिए।

तकनीकों में शामिल हैं:

  • अस्वीकृत लिंक: अमान्य या असफल रिकॉर्ड कैप्चर करता है.
  • अपवाद प्रबंधन चरण: चरण-स्तर की त्रुटियों को कैप्चर करें.
  • ट्रांसफार्मर बाधाएँ: प्रसंस्करण से पहले रिकॉर्ड को मान्य करें.
  • कार्य अनुक्रम: पुनःप्रयास या वैकल्पिक प्रवाह को स्वचालित करें.

उदाहरण: ग्राहक डेटा लोड में, अमान्य ईमेल प्रारूप वाले रिकॉर्ड को पुनर्निर्देशित किया जा सकता है reject link पूरे काम को रोके बिना समीक्षा के लिए।

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9) डेटास्टेज में लुकअप स्टेज और जॉइन स्टेज के बीच अंतर स्पष्ट करें।

Feature लुकअप चरण स्टेज में शामिल हों
उद्देश्य संदर्भ डेटासेट का उपयोग करके डेटा का मिलान करता है एकाधिक इनपुट डेटासेट को संयोजित करता है
इनपुट आवश्यकता एक प्राथमिक, एक संदर्भ दो या अधिक इनपुट लिंक
डेटा आकार प्रबंधन छोटे संदर्भ डेटा के लिए सर्वश्रेष्ठ बड़े डेटासेट के लिए कुशल
प्रसंस्करण प्रकार इन-मेमोरी लुकअप स्ट्रीम-आधारित जुड़ाव

उदाहरण: उपयोग Lookup Stage एक छोटी संदर्भ फ़ाइल से ग्राहक जानकारी के साथ लेनदेन डेटा को समृद्ध करने के लिए, जबकि एक Join Stage बिक्री और इन्वेंट्री जैसे बड़े डेटासेट को मर्ज करने के लिए आदर्श है।

10) डेटास्टेज में कंटेनर क्या हैं और उनका उपयोग क्यों किया जाता है?

कंटेनरों डेटास्टेज में पुन: प्रयोज्य घटक होते हैं जो चरणों के एक समूह को समाहित करते हैं। ये मॉड्यूलरिटी, रखरखाव और कार्य की पुन: प्रयोज्यता को बेहतर बनाने में मदद करते हैं।

कंटेनरों के प्रकार:

  • साझा कंटेनर: अनेक कार्यों में पुन: प्रयोज्य।
  • स्थानीय कंटेनर: एक ही नौकरी के भीतर परिभाषित.

लाभ:

  • अतिरेक को कम करता है.
  • रखरखाव को सरल बनाता है.
  • Promoमानकीकृत ETL घटक.

उदाहरण: A Shared Container डेटा क्लीन्ज़िंग लॉजिक (जैसे, रिक्त स्थान को ट्रिम करना, केस को परिवर्तित करना) को कई ETL वर्कफ़्लो में पुनः उपयोग किया जा सकता है।

11) डेटास्टेज में जॉब कंट्रोल रूटीन क्या हैं, और उन्हें कैसे कार्यान्वित किया जाता है?

नौकरी नियंत्रण दिनचर्या डेटास्टेज में कस्टम स्क्रिप्ट लिखी गई हैं बेसिक या DSX भाषा ग्राफिकल इंटरफ़ेस से परे कार्य निष्पादन को स्वचालित, शेड्यूल या नियंत्रित करने के लिए उपयोग किया जाता है।

वे कार्य अनुक्रमण, पैरामीटर पासिंग और सशर्त निष्पादन पर सूक्ष्म नियंत्रण प्रदान करते हैं।

कार्यान्वयन:

  1. इसके अंतर्गत एक दिनचर्या बनाएं Repository → Routines.
  2. नियंत्रण तर्क लिखें DSRunJob, DSSetParam, तथा DSWaitForJob.
  3. कार्य अनुक्रम या अनुसूचक में दिनचर्या को एकीकृत करें।

उदाहरण: एक जॉब नियंत्रण रूटीन डेटा निष्कर्षण जॉब शुरू कर सकता है, इसके पूरा होने की निगरानी कर सकता है, और सफल होने पर स्वचालित रूप से डेटा सत्यापन जॉब शुरू कर सकता है।

12) आप डेटास्टेज जॉब्स में पुनःप्रारंभता और पुनर्प्राप्ति को कैसे लागू कर सकते हैं?

पुनः आरंभ करने की क्षमता यह सुनिश्चित करती है कि कार्य पूर्ण हो चुके डेटा को पुनः संसाधित किए बिना विफलता के बिंदु से पुनः आरंभ हो जाए।

डेटास्टेज इसे इस प्रकार प्राप्त करता है चेकपॉइंटिंग और नौकरी डिजाइन सर्वोत्तम प्रथाओं.

दृष्टिकोण:

  • जॉब सीक्वेंसर चेकपॉइंट्स: जैसे ट्रिगर्स का उपयोग करें OK (Conditional) or Otherwise (Failure).
  • अस्वीकार और लेखा परीक्षा तंत्र: विफल रिकॉर्ड को पुनर्प्राप्ति तालिकाओं में संग्रहीत करें.
  • कार्य पैरामीटर: अंतिम सफल बैच आईडी या टाइमस्टैम्प कैप्चर करें.
  • स्थायी स्टेजिंग तालिकाएँ: पुनर्प्राप्ति के लिए मध्यवर्ती डेटा बनाए रखें.

उदाहरण: एक बहु-चरणीय ETL प्रक्रिया में, यदि Load to Warehouse कार्य विफल हो जाता है, तो केवल वह चरण निष्कर्षण और परिवर्तन चरणों को पुनः चलाए बिना पुनः आरंभ हो जाता है।

13) डेटास्टेज, कंट्रोल-एम या ऑटोसिस जैसे शेड्यूलिंग टूल्स के साथ कैसे एकीकृत होता है?

डेटास्टेज एंटरप्राइज़ शेड्यूलर्स के साथ सहजता से एकीकृत होता है कमांड-लाइन इंटरफेस (सीएलआई) और एपीआई.

एकीकरण के तरीके:

  • उपयोग dsjob डेटास्टेज कार्यों को शुरू करने, रोकने या मॉनिटर करने के लिए कमांड।
  • शेड्यूलर स्क्रिप्ट के माध्यम से गतिशील रूप से पैरामीटर्स पास करें।
  • निगरानी और लेखा परीक्षा के लिए कार्य निष्पादन स्थिति लॉग करें।

उदाहरण: एक कंट्रोल-एम स्क्रिप्ट निष्पादित हो सकती है:

dsjob -run -mode NORMAL -jobstatus -param Date=2025-11-06 ETLProject Load_Sales_Data

यह आदेश एक विशिष्ट दिनांक बैच के लिए डेटास्टेज कार्य को ट्रिगर करता है।

14) डेटास्टेज में जॉब लॉग्स और डायरेक्टर लॉग्स के बीच अंतर स्पष्ट करें।

लॉग प्रकार विवरण प्रयोग
जॉब लॉग कार्य संकलन और निष्पादन के दौरान संदेशों को कैप्चर करता है डिबगिंग और प्रदर्शन ट्यूनिंग
निदेशक लॉग कार्य सारांश और समग्र परियोजना स्थिति प्रदर्शित करता है कार्य निष्पादन की निगरानी और लेखा परीक्षा

उदाहरण: A Job Log विस्तृत त्रुटि संदेश प्रदर्शित करेगा जैसे “कॉलम DOB में अमान्य दिनांक प्रारूप”, जबकि Director Log समग्र रन स्थिति दिखाता है जैसे कि "कार्य चेतावनियों के साथ समाप्त हुआ"।

15) डेटास्टेज में मेटाडेटा रिपॉजिटरी का क्या उपयोग है, और यह डेटा गवर्नेंस को कैसे बढ़ाता है?

RSI मेटाडेटा रिपोजिटरी सभी ETL-संबंधित मेटाडेटा जैसे कि जॉब परिभाषाएँ, स्कीमा, स्रोत-लक्ष्य मैपिंग और वंशावली जानकारी के लिए एक केंद्रीकृत स्टोर के रूप में कार्य करता है।

लाभ:

  • डेटा वंश ट्रैकिंग: स्रोत से लक्ष्य तक डेटा प्रवाह का पता लगाएं।
  • प्रभाव का विश्लेषण: स्कीमा में परिवर्तन करने से पहले डाउनस्ट्रीम प्रभाव का आकलन करें।
  • सामग्री संचालन: मानकों को लागू करना और लेखापरीक्षा अनुपालन करना।

उदाहरण: जब स्रोत सिस्टम में किसी कॉलम का नाम बदला जाता है, impact analysis मेटाडेटा रिपॉजिटरी में उस परिवर्तन से प्रभावित सभी नौकरियों और रिपोर्टों की पहचान की जाती है।

16) डेटास्टेज में पर्यावरण चर क्या हैं, और वे पैरामीटर से कैसे भिन्न हैं?

पहलू पर्यावरण चर नौकरी के पैरामीटर
विस्तार वैश्विक परियोजनाओं में व्यक्तिगत नौकरियों के लिए विशिष्ट
भंडारण परियोजना या सिस्टम स्तर पर परिभाषित नौकरी गुणों के भीतर परिभाषित
प्रयोग DSHOME, TEMP निर्देशिकाओं जैसी सेटिंग्स के लिए उपयोग किया जाता है इनपुट फ़ाइल नामों, DB कनेक्शनों के लिए उपयोग किया जाता है
परिवर्तन व्यवस्थापक या स्क्रिप्ट के माध्यम से बदला गया कार्य निष्पादन के दौरान परिवर्तित

उदाहरण: वातावरण विविधता $APT_CONFIG_FILE समानांतर प्रसंस्करण के लिए कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल को परिभाषित करता है, जबकि एक पैरामीटर जैसे SRC_FILE_PATH किसी कार्य के लिए विशिष्ट इनपुट फ़ाइल को परिभाषित करता है।

17) आप डेटास्टेज परियोजनाओं में संस्करण नियंत्रण कैसे लागू करते हैं?

संस्करण नियंत्रण यह सुनिश्चित करता है कि ETL कलाकृतियों को विकास जीवनचक्र के दौरान बनाए रखा जाए, ट्रैक किया जाए और पुनः प्राप्त किया जा सके।

दृष्टिकोण:

  1. डेटास्टेज अंतर्निहित संस्करण: नौकरी इतिहास का उपयोग करके परिवर्तनों को ट्रैक करता है।
  2. DSX फ़ाइलें निर्यात करना: निर्यात के माध्यम से मैन्युअल संस्करण.
  3. Git/SVN के साथ एकीकरण: दुकान .dsx or .isx कोड संस्करण के लिए फ़ाइलें.
  4. स्वचालित CI/CD एकीकरण: पाइपलाइनों के निर्माण और परिनियोजन को प्रबंधित करने के लिए DevOps टूल का उपयोग करें।

उदाहरण: टीमें "Customer_Load जॉब में सरोगेट कुंजी तर्क अपडेट किया गया" जैसे प्रतिबद्ध संदेशों के साथ DSX निर्यात को GitHub पर प्रतिबद्ध कर सकती हैं।

18) कुशल डेटास्टेज जॉब्स डिजाइन करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाएं क्या हैं?

प्रमुख डिज़ाइन सर्वोत्तम अभ्यास:

  • कई सरल चरणों के स्थान पर कम, अधिक शक्तिशाली चरणों का उपयोग करें।
  • जब संभव हो तो डेटाबेस संचालन (जॉइन्स, फिल्टर्स) को स्रोत पर पुश करें।
  • समानांतर निष्पादन के लिए विभाजन सक्षम करें.
  • पुन: प्रयोज्यता के लिए पैरामीटर सेट का उपयोग करें।
  • अनावश्यक डेटा रूपांतरण और अनुक्रमिक सॉर्टिंग से बचें।
  • उचित त्रुटि प्रबंधन और लॉगिंग को कार्यान्वित करें।

उदाहरण: फ़ील्ड मैपिंग के लिए एकाधिक ट्रांसफ़ॉर्मर चरणों का उपयोग करने के बजाय, डेटा मूवमेंट ओवरहेड को न्यूनतम करने के लिए तर्क को एक ट्रांसफ़ॉर्मर में संयोजित करें।

19) आप डेटास्टेज जॉब्स को वातावरणों (डेव → टेस्ट → प्रोड) के बीच कैसे स्थानांतरित कर सकते हैं?

डेटास्टेज कई माइग्रेशन तंत्र प्रदान करता है जो स्थिरता और संस्करण नियंत्रण सुनिश्चित करता है।

प्रवासन चरण:

  1. नौकरियों का निर्यात करें .डीएसएक्स or .आईएसएक्स फाइलें.
  2. उपयोग आयात विज़ार्ड लक्ष्य वातावरण में.
  3. कॉन्फ़िगर परियोजना पैरामीटर और पर्यावरण चर.
  4. निर्भरताओं (कंटेनर, साझा तालिकाएं और अनुक्रम) को मान्य करें.

स्वचालन विकल्प:

उपयोग istool विभिन्न वातावरणों में स्क्रिप्ट-आधारित परिनियोजन के लिए आदेश।

उदाहरण: जेनकिंस का उपयोग करने वाली CI/CD पाइपलाइन, रात्रिकालीन उत्पादन में तैनाती के लिए स्वचालित DSX आयात को ट्रिगर कर सकती है।

20) उपयोग करने के मुख्य लाभ और नुकसान क्या हैं? IBM डेटास्टेज?

पहलू फायदे नुकसान
प्रदर्शन समानांतरता के माध्यम से उच्च मापनीयता जटिल ट्यूनिंग की आवश्यकता
प्रयोज्य सहज ज्ञान युक्त ग्राफ़िकल डिज़ाइन इंटरफ़ेस उन्नत सुविधाओं के लिए सीखने की अवस्था
एकीकरण डेटाबेस और बड़े डेटा प्लेटफार्मों के साथ व्यापक कनेक्टिविटी लाइसेंसिंग की लागत अधिक है
रख-रखाव मजबूत मेटाडेटा प्रबंधन और पुन: प्रयोज्यता समर्पित बुनियादी ढांचे की आवश्यकता है
शासन उत्कृष्ट वंशावली और ऑडिट ट्रैकिंग सीमित मूल शेड्यूलिंग सुविधाएँ

उदाहरण: उद्यम मिशन-क्रिटिकल ETL कार्यभार के लिए डेटास्टेज का चयन करते हैं, लेकिन छोटी टीमों को टैलेंड जैसे ओपन-सोर्स विकल्प अधिक लागत प्रभावी लग सकते हैं।

21) डेटास्टेज में पैरेलल एक्सटेंडर (पीएक्स) इंजन क्या है, और यह प्रदर्शन को कैसे बढ़ाता है?

RSI समानांतर विस्तारक (PX) इंजन निष्पादन इंजन है IBM डेटास्टेज उच्च-प्रदर्शन डेटा प्रोसेसिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेटा विभाजन और पाइपलाइन समानता एकाधिक प्रोसेसर या नोड्स पर एक साथ ETL कार्य निष्पादित करने के लिए।

पीएक्स इंजन की मुख्य विशेषताएं:

  • विभाजित डेटा प्रसंस्करण.
  • नौकरियों का स्वचालित समानांतरीकरण।
  • अनुकूलित संसाधन आवंटन.
  • गतिशील स्मृति प्रबंधन और बफरिंग.

उदाहरण: 100 मिलियन बिक्री रिकॉर्ड को संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया कार्य, PX इंजन का लाभ उठाकर, समानांतर रूपांतरण और लोडिंग के लिए कई नोड्स में डेटा वितरित करके, समय के एक अंश में निष्पादित किया जा सकता है।

22) डेटास्टेज में बफरिंग कैसे काम करती है, और बफर ट्यूनिंग पैरामीटर क्या हैं?

Bufferआईएनजी रुकावटों को रोकने के लिए चरणों के बीच डेटा प्रवाह को प्रबंधित करने में मदद करता है। डेटास्टेज उत्पादकों और उपभोक्ताओं के बीच मध्यवर्ती डेटा संग्रहीत करने के लिए इन-मेमोरी बफ़र्स का उपयोग करता है।

कुंजी Buffer ट्यूनिंग पैरामीटर:

प्राचल विवरण
APT_BUFFER_SIZE प्रति लिंक बफर आकार परिभाषित करता है
APT_BUFFER_MAXIMUM_SIZE अधिकतम स्वीकार्य बफर मेमोरी सेट करता है
APT_DISABLE_COMBINATION स्वचालित चरण संयोजन को रोकता है
APT_CONFIG_फ़ाइल नोड और संसाधन कॉन्फ़िगरेशन निर्धारित करता है

उदाहरण: APT_BUFFER_SIZE को बढ़ाने से उच्च-थ्रूपुट नौकरियों के लिए प्रदर्शन में सुधार हो सकता है जहां कई चरण एक साथ चल रहे हैं।

23) डेटास्टेज में पाइपलाइन समानांतरवाद और विभाजन समानांतरवाद के बीच क्या अंतर है?

प्रकार विवरण उदाहरण
पाइपलाइन समानांतरवाद डेटा एक साथ जुड़े हुए चरणों से होकर प्रवाहित होता है डेटा निरंतर रूप से एक्सट्रेक्ट → ट्रांसफॉर्म → लोड से प्रवाहित होता है
विभाजन समानांतरवाद डेटा को उपसमूहों में विभाजित किया जाता है और समवर्ती रूप से संसाधित किया जाता है क्षेत्र या विभाग द्वारा विभाजित लाखों रिकॉर्डों का प्रसंस्करण

उदाहरण: एक ऐसे कार्य में जो ग्राहक डेटा को पढ़ता है और एकाधिक लक्ष्य प्रणालियों में लिखता है, pipeline parallelism सभी चरणों को एक साथ काम करने में सक्षम बनाता है, जबकि partition parallelism ग्राहकों के उपसमूहों को समानांतर रूप से संसाधित करता है।

24) आप डेटास्टेज में लुकअप प्रदर्शन को कैसे अनुकूलित कर सकते हैं?

जब संदर्भ डेटा बड़ा हो या अनुचित तरीके से कॉन्फ़िगर किया गया हो, तो लुकअप प्रदर्शन ख़राब हो सकता है।

अनुकूलन रणनीतियाँ:

  1. उपयोग विरल लुकअप बड़े संदर्भ तालिकाओं के लिए.
  2. उपयोग हैश फ़ाइल लुकअप छोटे संदर्भ डेटासेट के लिए.
  3. एक ही कुंजी पर इनपुट और संदर्भ डेटा दोनों को सॉर्ट और विभाजित करें।
  4. लुकअप कॉलम को केवल आवश्यक फ़ील्ड तक सीमित करें.
  5. उपयोग range lookups केवल जब आवश्यक हो.

उदाहरण: 10 मिलियन पंक्तियों वाली ग्राहक तालिका पर बड़े इन-मेमोरी लुकअप को निष्पादित करने के बजाय, sparse lookup डेटाबेस से सीधे प्राप्त करने से मेमोरी का उपयोग काफी कम हो जाता है।

25) आप प्रदर्शन में गिरावट के बिना डेटास्टेज में बड़ी फ़ाइल प्रसंस्करण को कैसे संभालते हैं?

बड़ी फ़ाइलों को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए निम्न के बीच संतुलन की आवश्यकता होती है समानता, फ़ाइल विभाजन, तथा मेमोरी ट्यूनिंग.

सर्वोत्तम प्रथाएं:

  • UNIX विभाजन कमांड या विभाजन चरणों का उपयोग करके बड़ी फ्लैट फ़ाइलों को विभाजित करें।
  • उपयोग Sequential File Stage “समानांतर में पढ़ें” सक्षम के साथ.
  • जब संभव हो तो आउटपुट डेटासेट को संपीड़ित करें।
  • यदि आवश्यक न हो तो अस्वीकृत लिंक अक्षम करें।

उदाहरण: 50 जीबी सीडीआर फाइलों को संभालने वाली एक दूरसंचार ईटीएल प्रक्रिया इनपुट को 10 विभाजनों में विभाजित करती है, जिससे कुल रनटाइम 5 घंटे से घटकर 1 घंटा हो जाता है।

26) डेटास्टेज में डेटा स्क्यू समस्याएं क्या हैं और उन्हें कैसे रोका जा सकता है?

डेटा विषमता यह तब होता है जब विभाजनों को असमान मात्रा में डेटा प्राप्त होता है, जिसके कारण कुछ नोड्स को अन्य की तुलना में अधिक डेटा संसाधित करना पड़ता है।

का कारण बनता है:

  • विभाजन में खराब कुंजी चयन.
  • असमान डेटा वितरण.
  • ग़लत हैश या श्रेणी कॉन्फ़िगरेशन.

रोकथाम तकनीकें:

  • उपयोग यादृच्छिक विभाजन समान वितरण के लिए।
  • विविध मानों वाली कुंजियाँ चुनें.
  • उपयोग आवेदनपत्र विभाजन जहां कुंजी-आधारित समूहीकरण अनावश्यक है।

उदाहरण: यदि 80% बिक्री रिकॉर्ड एक ही क्षेत्र से संबंधित हैं, तो उपयोग करें Round Robin partitioning के बजाय Hash partitioning on region कार्यभार को संतुलित करने के लिए।

27) आप डेटास्टेज में स्कीमा विकास या मेटाडेटा परिवर्तनों को कैसे संभालते हैं?

डेटास्टेज, जॉब को पुनः डिजाइन किए बिना स्कीमा या मेटाडेटा परिवर्तनों के अनुकूल होने के लचीले तरीके प्रदान करता है।

दृष्टिकोण:

  1. उपयोग रनटाइम कॉलम प्रसार (RCP) नए कॉलम को गतिशील रूप से अनुमति देने के लिए.
  2. रोजगार पैरामीटर सेट स्कीमा संस्करण के लिए.
  3. उपयोग मेटाडेटा रिपोजिटरी परिवर्तनों को लागू करने से पहले प्रभाव विश्लेषण के लिए।
  4. लागू करें ट्रांसफार्मर तर्क सशर्त कॉलम हैंडलिंग के लिए.

उदाहरण: यदि स्रोत फ़ाइल में एक नया कॉलम “Customer_Type” जोड़ा जाता है, तो RCP यह सुनिश्चित करता है कि यह मैन्युअल चरण अद्यतन की आवश्यकता के बिना कार्य के माध्यम से प्रवाहित हो।

28) डेटास्टेज पैरेलल जॉब्स में कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल के प्रमुख घटक क्या हैं?

कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल परिभाषित करती है कि डेटास्टेज पैरेलल इंजन सिस्टम संसाधनों का उपयोग कैसे करता है।

प्रमुख घटक:

घटक विवरण
आसंधि तार्किक प्रसंस्करण इकाइयों को परिभाषित करता है
ताल संसाधन साझाकरण के लिए नोड्स का समूह
फास्टनेम भौतिक सर्वर नाम या IP पता
संसाधन डिस्क भंडारण निर्देशिकाओं को निर्दिष्ट करता है
APT_CONFIG_फ़ाइल कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल का पथ

उदाहरण: 4-नोड कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल एकाधिक CPUs में समानांतर निष्पादन को सक्षम बनाती है, जो क्लस्टर किए गए वातावरण पर ETL थ्रूपुट को अधिकतम करती है।

29) डेटास्टेज में उपलब्ध कुछ उन्नत डिबगिंग उपकरण और तकनीकें क्या हैं?

उन्नत डिबगिंग त्रुटियों को अलग करने, प्रदर्शन की निगरानी करने और डेटा वंशावली का पता लगाने पर केंद्रित है।

मुख्य तकनीकें:

  • उपयोग झांकना और प्रतिलिपि मध्यवर्ती डेटा निरीक्षण के लिए चरण।
  • सक्षम APT_DUMP_SCORE नौकरी विभाजन और निष्पादन योजना का विश्लेषण करने के लिए।
  • सक्रिय OSH (ऑर्केस्ट्रेट शेल) ट्रेसिंग इंजन-स्तरीय डिबगिंग के लिए.
  • चेक प्रदर्शन के आँकड़े निदेशक में.
  • उपयोग जॉब मॉनिटर CPU और I/O उपयोग के लिए.

उदाहरण: धीमे कार्यों का निदान करते समय, APT_DUMP_SCORE का उपयोग करने से उन बाधाओं का पता चलता है, जहां एक विभाजन का अन्य की तुलना में अधिक उपयोग किया जाता है।

30) एंड-टू-एंड ईटीएल डिजाइन से जुड़े एक वास्तविक दुनिया डेटास्टेज परियोजना परिदृश्य की व्याख्या करें।

परिदृश्य: एक बहुराष्ट्रीय खुदरा कंपनी को प्रतिदिन 50 क्षेत्रीय स्टोरों से बिक्री डेटा को एक केंद्रीय डेटा वेयरहाउस में एकत्रित करने की आवश्यकता होती है।

समाधान डिजाइन:

  1. निष्कर्षण: उपयोग ODBC और FTP stages लेन-देन संबंधी डेटा खींचने के लिए।
  2. परिवर्तन: लागू करें Transformer और Lookup डेटा मानकीकरण और संवर्धन के लिए चरण।
  3. लोड हो रहा है: साफ़ किए गए डेटा को एक में लोड करें Snowflake or DB2 समानांतर नौकरियों का उपयोग कर गोदाम।
  4. स्वचालन: कार्य अनुक्रम निर्भरता का प्रबंधन करते हैं - क्रम में निष्कर्षण, रूपांतरण और लोडिंग।
  5. गलती संभालना: अस्वीकार लिंक ऑडिट तालिकाओं में अमान्य रिकॉर्ड कैप्चर करते हैं।
  6. निर्धारण: कंट्रोल-एम स्क्रिप्ट का उपयोग करके रात में कार्य शुरू किए जाते हैं।

परिणाम: समानांतरीकरण, मेटाडेटा अनुकूलन और कुशल जॉब नियंत्रण डिजाइन का उपयोग करके दैनिक ETL चक्र समय को 8 घंटे से घटाकर 2.5 घंटे कर दिया गया।

31) डेटास्टेज, हाडोप और जैसे बिग डेटा इकोसिस्टम के साथ कैसे एकीकृत होता है? Spark?

IBM डेटास्टेज प्रदान करता है मूल कनेक्टिविटी और समानांतर ढांचे बड़े डेटा प्लेटफार्मों के साथ एकीकरण के लिए।

एकीकरण के तरीके:

  1. HDFS कनेक्टर चरण: Hadoop वितरित फ़ाइल सिस्टम से सीधे डेटा पढ़ता और लिखता है।
  2. बिग डेटा फ़ाइल चरण: Hadoop पारिस्थितिकी तंत्र घटकों के साथ इंटरफेस।
  3. Spark एकता: डेटास्टेज समर्थन करता है Spark डेटा रूपांतरण के लिए पुशडाउन अनुकूलन।
  4. हाइव कनेक्टर: सारणीबद्ध डेटा को पढ़ने/लिखने के लिए HiveQL निष्पादित करता है।

उदाहरण: एक दूरसंचार संगठन इसका उपयोग करता है HDFS Connector Hadoop से 200 GB कॉल डेटा खींचना, DataStage PX Engine का उपयोग करके इसे रूपांतरित करना, तथा परिणामों को DB2 वेयरहाउस में भेजना।

32) डेटास्टेज में वास्तविक समय डेटा एकीकरण क्या है, और इसे कैसे प्राप्त किया जाता है?

वास्तविक समय एकीकरण प्रणालियों के बीच निरंतर डेटा प्रवाह को सक्षम बनाता है, जिससे बैच लोड की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।

मुख्य तकनीकें:

  • वेब सेवा पैक: डेटास्टेज जॉब्स को SOAP/REST वेब सेवाओं के रूप में प्रदर्शित करता है।
  • एमक्यू (संदेश कतार) चरण: कतारों से डेटा स्ट्रीम करें जैसे IBM एमक्यू या काफ्का.
  • डेटा प्रतिकृति (सीडीसी): Syncवृद्धिशील डेटा परिवर्तन.
  • वास्तविक समय नौकरी डिजाइन: घटना-संचालित नौकरी ट्रिगर.

उदाहरण: एक बैंकिंग एप्लिकेशन का उपयोग करता है MQ Input Stage वास्तविक समय में लेनदेन को संसाधित करने के लिए, डेटा वेयरहाउस में खाता अपडेट को तुरंत प्रतिबिंबित करना।

33) डेटास्टेज काफ्का स्ट्रीम्स से डेटा को कैसे कनेक्ट और प्रोसेस कर सकता है?

IBM डेटास्टेज (विशेष रूप से IBM डेटास्टेज फ्लो डिज़ाइनर) के साथ एकीकृत होता है अपाचे काफ्का स्ट्रीमिंग डेटा अंतर्ग्रहण और प्रकाशन के लिए।

एकीकरण चरण:

  • काफ्का कनेक्टर चरण: उत्पादक या उपभोक्ता के रूप में कार्य करता है।
  • स्कीमा रजिस्ट्री समर्थन: एवरो/JSON स्कीमा-आधारित पार्सिंग सक्षम करता है।
  • चेकपॉइंटिंग: एक बार में ही प्रसंस्करण सुनिश्चित करता है।
  • ऑफसेट प्रबंधन: विफलता के बाद डेटा उपभोग पुनः शुरू करता है.

उदाहरण: एक खुदरा विश्लेषण समाधान उपभोग करता है real-time sales events काफ्का विषयों से डेटा एकत्र करता है, उन्हें डेटास्टेज में एकत्रित करता है, और संसाधित डेटा को बीआई डैशबोर्ड पर भेजता है।

34) बताएं कि DevOps और CI/CD पाइपलाइनों का उपयोग करके डेटास्टेज नौकरियों को कैसे स्वचालित किया जा सकता है।

आधुनिक डेटास्टेज वातावरण समर्थन DevOps-आधारित स्वचालन विकास, परीक्षण और तैनाती के लिए।

स्वचालन वर्कफ़्लो:

  1. संस्करण नियंत्रण: DSX/ISX फ़ाइलों को Git में संग्रहीत करें.
  2. पाइपलाइन बनाएं: नौकरियों को मान्य, संकलित और पैकेज करें।
  3. तैनाती: जेनकिंस में iStool या dsjob कमांड का उपयोग करें या Azure DevOps।
  4. परीक्षण: तैनाती के बाद प्रतिगमन परीक्षण ट्रिगर करें।

उदाहरण: जेनकिंस पाइपलाइन स्वचालित रूप से डेटास्टेज नौकरियों को निर्यात करती है Dev वातावरण, सत्यापन स्क्रिप्ट चलाता है, और उन्हें तैनात करता है Test और Prod बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के वातावरण में सुधार।

35) डेटास्टेज में कौन-कौन से सुरक्षा तंत्र उपलब्ध हैं?

डेटास्टेज में सुरक्षा निम्नलिखित के माध्यम से लागू की जाती है प्रमाणीकरण, प्राधिकरण, तथा डेटा एक्सेस नियंत्रण.

सुरक्षा क्षेत्र तंत्र
प्रमाणीकरण LDAP, सिंगल साइन-ऑन (SSO), या स्थानीय उपयोगकर्ता प्रबंधन
प्राधिकरण भूमिका-आधारित पहुँच (डेवलपर, Operaटोर, प्रशासक)
कूटलेखन गतिशील डेटा के लिए SSL/TLS; स्थिर डेटा के लिए AES
अंकेक्षण प्रत्येक कार्य निष्पादन और मेटाडेटा एक्सेस को लॉग करता है

उदाहरण: विनियमित वातावरणों (जैसे बैंकिंग) में, प्रशासक संवेदनशील ETL कार्यों को प्रतिबंधित कर देते हैं, ताकि केवल अधिकृत उपयोगकर्ता ही उन्हें संशोधित या निष्पादित कर सकें।

36) पैरामीटर सेट क्या हैं, और वे ETL रखरखाव में कैसे सुधार करते हैं?

पैरामीटर सेट संबंधित पैरामीटर्स (जैसे, फ़ाइल पथ, डीबी कनेक्शन) को पुन: प्रयोज्य संग्रहों में समूहित करें।

वे प्रबंधन को सरल बनाते हैं और विभिन्न कार्यों में रखरखाव में सुधार करते हैं।

लाभ:

  • केंद्रीकृत पैरामीटर नियंत्रण.
  • पर्यावरण स्थानांतरण को सरल बनाता है.
  • नौकरी कॉन्फ़िगरेशन के दोहराव को न्यूनतम करता है.

उदाहरण: एक एकल parameter set के लिए डेटाबेस क्रेडेंशियल्स परिभाषित कर सकते हैं DEV, TEST, तथा PROD वातावरण, तैनाती के दौरान गतिशील रूप से लागू किया जाता है।

37) आप डेटास्टेज प्रदर्शन की निगरानी कैसे कर सकते हैं? IBM सूचना सर्वर उपकरण?

IBM कई निगरानी और विश्लेषण उपकरण प्रदान करता है:

उपकरण समारोह
डेटास्टेज निदेशक कार्य चलाने की निगरानी और लॉग
Operations कंसोल वेब-आधारित नौकरी निगरानी
मेटाडेटा कार्यक्षेत्र डेटा वंशावली और प्रभाव विश्लेषण
प्रदर्शन विश्लेषण उपकरण प्रदर्शन संबंधी बाधाओं का पता लगाता है

उदाहरण: का प्रयोग Operations Consoleप्रशासक वास्तविक समय में डेटास्टेज नोड्स में सीपीयू उपयोग, मेमोरी उपयोग और डेटा थ्रूपुट देख सकते हैं।

38) डेटास्टेज क्लाउड परिनियोजन और हाइब्रिड डेटा एकीकरण को कैसे संभालता है?

IBM डेटास्टेज को अब तैनात किया जा सकता है क्लाउड और हाइब्रिड वातावरण पूज्य गुरुदेव के मार्गदर्शन से संपन्न कर सकते हैं - IBM डेटा के लिए क्लाउड पैक पर डेटास्टेज or डेटास्टेज-एज़-ए-सर्विस (DSaaS).

क्लाउड एकीकरण क्षमताएं:

  • कंटेनरीकृत नौकरियाँ: कुबेरनेट्स-आधारित मापनीयता.
  • क्लाउड कनेक्टर्स: AWS S3 के लिए, Azure ब्लॉब, और Google Cloud भंडारण।
  • हाइब्रिड डेटा प्रवाह: ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड डेटा स्रोतों को संयोजित करें.
  • लोचदार स्केलिंग: गतिशील रूप से कम्प्यूट संसाधनों का आवंटन करें.

उदाहरण: एक वित्तीय उद्यम तैनात करता है DataStage Flow Designer on IBM क्लाउड पैक फॉर डेटा ऑन-प्रिमाइसेस के बीच ETL को व्यवस्थित करने के लिए Oracle डेटाबेस और क्लाउड-आधारित स्नोफ्लेक।

39) इनके बीच प्रमुख अंतर क्या हैं? IBM डेटास्टेज ऑन-प्रिमाइसेस और डेटास्टेज ऑन क्लाउड पैक फॉर डेटा?

Feature ऑन-प्रिमाइसेस डेटास्टेज डेटा के लिए क्लाउड पैक पर डेटास्टेज
तैनाती स्थानीय सर्वर पर स्थापित Kubernetes-आधारित IBM क्लाउड पाक
अनुमापकता हार्डवेयर पर निर्भर लोचदार, कंटेनरीकृत स्केलिंग
यूजर इंटरफेस थिक क्लाइंट (डिज़ाइनर, निर्देशक) वेब-आधारित फ्लो डिज़ाइनर
एकीकरण स्थानीय डेटाबेस क्लाउड-नेटिव (S3, स्नोफ्लेक, बिगक्वेरी)
रखरखाव मैन्युअल पैचिंग और अपडेट स्वचालित अपडेट और स्केलिंग

उदाहरण: एक संगठन ऑन-प्रिमाइसेस डेटास्टेज से माइग्रेट हुआ Cloud Pak for Data ऑटो-स्केलिंग और आधुनिक CI/CD एकीकरण का लाभ उठाने के लिए।

40) भविष्य के रुझान और उभरती क्षमताएं क्या हैं? IBM डेटास्टेज?

IBM डेटास्टेज का विकास जारी है, जिसका ध्यान एआई-संचालित स्वचालन, हाइब्रिड एकीकरण और क्लाउड आधुनिकीकरण.

उभरती प्रवृत्तियां:

  1. एआई-संचालित नौकरी अनुशंसाएँ: मशीन लर्निंग का उपयोग करके डिज़ाइन अनुकूलन का सुझाव देता है।
  2. ऑटो ट्यूनिंग: विभाजन और बफरिंग मापदंडों को स्वचालित रूप से समायोजित करता है।
  3. डेटा फ़ैब्रिक के साथ एकीकरण: क्लाउड डेटा प्लेटफ़ॉर्म पर एकीकृत शासन को सक्षम बनाता है।
  4. डेटास्टेज फ्लो डिज़ाइनर: एक वेब-आधारित, सहयोगात्मक ETL इंटरफ़ेस प्रदान करता है।
  5. सर्वर रहित ETL निष्पादन: स्वचालित-स्केलिंग कंप्यूट द्वारा परिचालन ओवरहेड को कम करता है।

उदाहरण: डेटास्टेज के भविष्य के संस्करण समर्थन करेंगे event-driven ETL pipelines साथ में AI-based job optimization और data fabric governance बहु-क्लाउड वातावरण के लिए.

🔍 वास्तविक दुनिया के परिदृश्यों और रणनीतिक प्रतिक्रियाओं के साथ शीर्ष डेटास्टेज साक्षात्कार प्रश्न

1) क्या है IBM डेटास्टेज क्या है और यह सूचना सर्वर सुइट में किस प्रकार फिट बैठता है?

उम्मीदवार से अपेक्षित: साक्षात्कारकर्ता डेटास्टेज और ETL प्रक्रियाओं में इसकी भूमिका के बारे में आपकी मूलभूत समझ का आकलन करना चाहता है।

उदाहरण उत्तर: "IBM डेटास्टेज एक ईटीएल (एक्सट्रैक्ट, ट्रांसफॉर्म, लोड) टूल है जो इसका हिस्सा है IBM सूचना सर्वर सूट। यह उपयोगकर्ताओं को डेटा एकीकरण समाधान डिज़ाइन करने की अनुमति देता है जो कई स्रोतों से डेटा निकालते हैं, उसे व्यावसायिक नियमों के अनुसार रूपांतरित करते हैं, और उसे डेटा वेयरहाउस जैसे लक्ष्य प्रणालियों में लोड करते हैं। डेटास्टेज समानांतर प्रसंस्करण का समर्थन करता है, जो इसे बड़ी मात्रा में डेटा को संभालने के लिए अत्यधिक कुशल बनाता है।

2) क्या आप डेटास्टेज में सर्वर जॉब्स, समानांतर जॉब्स और अनुक्रम जॉब्स के बीच अंतर समझा सकते हैं?

उम्मीदवार से अपेक्षित: साक्षात्कारकर्ता नौकरी के प्रकारों और उनके उपयोग के मामलों के ज्ञान की अपेक्षा करता है।

उदाहरण उत्तर: "सर्वर जॉब्स छोटे से मध्यम डेटा वॉल्यूम के लिए डिज़ाइन किए गए हैं और एक ही CPU पर चलते हैं। दूसरी ओर, पैरेलल जॉब्स बड़े डेटासेट को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए पैरेलल प्रोसेसिंग का उपयोग करते हैं। सीक्वेंस जॉब्स का उपयोग कई जॉब्स के निष्पादन को नियंत्रित करने, निर्भरताओं को परिभाषित करने और जटिल वर्कफ़्लोज़ को प्रबंधित करने के लिए त्रुटि-प्रबंधन तर्क के लिए किया जाता है।"

3) उस चुनौतीपूर्ण डेटास्टेज परियोजना का वर्णन करें जिस पर आपने काम किया और आपने डेटा की गुणवत्ता कैसे सुनिश्चित की।

उम्मीदवार से अपेक्षित: साक्षात्कारकर्ता आपकी समस्या-समाधान पद्धति और गुणवत्ता आश्वासन विधियों का मूल्यांकन कर रहा है।

उदाहरण उत्तर: अपनी पिछली भूमिका में, मैंने एक ऐसे प्रोजेक्ट पर काम किया था जिसमें हमें कई पुराने सिस्टम से ग्राहक डेटा को एक ही डेटा वेयरहाउस में स्थानांतरित करना था। डेटा की गुणवत्ता एक बड़ी चिंता का विषय थी, इसलिए मैंने व्यापक डेटा प्रोफाइलिंग लागू की, डेटास्टेज क्वालिटीस्टेज का इस्तेमाल सफाई के लिए किया, और लक्ष्य सिस्टम में डेटा लोड करने से पहले स्थिरता और सटीकता सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक जॉब में सत्यापन जाँचें बनाईं।

4) आप डेटास्टेज में प्रदर्शन ट्यूनिंग को कैसे संभालते हैं?

उम्मीदवार से अपेक्षित: साक्षात्कारकर्ता डेटास्टेज नौकरियों को अनुकूलित करने में आपके तकनीकी कौशल का आकलन करना चाहता है।

उदाहरण उत्तर: "मैं स्रोत क्वेरीज़ को अनुकूलित करने, अनावश्यक चरणों को न्यूनतम करने, और विभाजन एवं समानांतरता का प्रभावी ढंग से उपयोग करने पर ध्यान केंद्रित करता हूँ। मैं बाधाओं की पहचान करने और बफर आकार एवं नोड कॉन्फ़िगरेशन को समायोजित करने के लिए जॉब लॉग की भी समीक्षा करता हूँ। पिछली स्थिति में, मैंने हैश विभाजन को लागू करके और अनावश्यक परिवर्तनों को हटाकर एक जॉब रनटाइम को 3 घंटे से घटाकर 45 मिनट कर दिया था।"

5) क्या आप डेटास्टेज में विभाजन की अवधारणा को समझा सकते हैं और यह क्यों महत्वपूर्ण है?

उम्मीदवार से अपेक्षित: साक्षात्कारकर्ता को यह समझने की अपेक्षा है कि डेटास्टेज किस प्रकार मापनीयता और प्रदर्शन प्राप्त करता है।

उदाहरण उत्तर: "डेटास्टेज में विभाजन डेटा को उप-समूहों में विभाजित करने की अनुमति देता है जिन्हें एक साथ कई नोड्स द्वारा संसाधित किया जा सकता है। यह समानांतरता प्रदर्शन को बढ़ाती है और कार्य के रनटाइम को कम करती है। सही विभाजन विधि—जैसे हैश, रेंज, या राउंड-रॉबिन—का चयन कार्यभार के समान वितरण को सुनिश्चित करने और डेटा के असंतुलन से बचने के लिए महत्वपूर्ण है।"

6) आप उस स्थिति को कैसे संभालेंगे जहां डेटास्टेज जॉब निष्पादन के दौरान बीच में ही विफल हो जाती है?

उम्मीदवार से अपेक्षित: साक्षात्कारकर्ता आपकी समस्या निवारण और पुनर्प्राप्ति कौशल का परीक्षण कर रहा है।

उदाहरण उत्तर: "मैं सबसे पहले जॉब लॉग की समीक्षा करता था ताकि सटीक त्रुटि संदेश और उस चरण की पहचान कर सकूँ जहाँ यह विफल हुआ था। समस्या के आधार पर, मैं या तो चेकपॉइंट से जॉब को पुनः आरंभ करता था या अंतर्निहित समस्या, जैसे कि गुम डेटा, कनेक्शन समस्याएँ, या रूपांतरण त्रुटियाँ, को ठीक करता था। अपनी पिछली भूमिका में, मैंने मैन्युअल हस्तक्षेप को कम करने के लिए सशर्त ट्रिगर्स वाले अनुक्रम जॉब्स का उपयोग करके स्वचालित जॉब पुनः आरंभ तंत्र बनाए थे।"

7) वर्णन करें कि आप डेटास्टेज को बाहरी डेटाबेस जैसे कि के साथ कैसे एकीकृत करेंगे Oracle या SQL सर्वर.

उम्मीदवार से अपेक्षित: साक्षात्कारकर्ता डेटाबेस कनेक्टिविटी के संबंध में आपके व्यावहारिक अनुभव को समझना चाहता है।

उदाहरण उत्तर: “डेटास्टेज डेटाबेस कनेक्टिविटी के लिए मूल चरण प्रदान करता है जैसे कि Oracle कनेक्टर या ODBC स्टेज। मैं इन स्टेज को उचित कनेक्शन पैरामीटर, क्रेडेंशियल और SQL क्वेरी सेट करके कॉन्फ़िगर करता हूँ। अपनी पिछली नौकरी में, मैं इसका इस्तेमाल करता था। Oracle कनेक्टर प्रतिदिन लाखों रिकॉर्ड निकालने और बल्क लोडिंग तकनीकों के माध्यम से अनुकूलित प्रदर्शन सुनिश्चित करने के लिए है।"

8) आप डेटास्टेज में संस्करण नियंत्रण और जॉब परिनियोजन का प्रबंधन कैसे करते हैं?

उम्मीदवार से अपेक्षित: साक्षात्कारकर्ता पर्यावरण प्रबंधन और सर्वोत्तम प्रथाओं से परिचित होने की अपेक्षा करता है।

उदाहरण उत्तर: "मैं उपयोग करता हूं IBM सूचना सर्वर प्रबंधक या कमांड-लाइन उपयोगिताएँ जैसे कि iStool, वातावरणों के बीच नौकरियों के निर्यात और आयात के लिए। संस्करण नियंत्रण के लिए, मैं यह सुनिश्चित करता हूँ कि सभी परिवर्तनों का दस्तावेजीकरण किया जाए और तैनाती से पहले विकास में उनका परीक्षण किया जाए। मेरे पिछले प्रोजेक्ट में, हमने डेटास्टेज जॉब परिनियोजन पाइपलाइनों को स्वचालित करने के लिए जेनकिंस के साथ एकीकृत Git का उपयोग किया था।

9) डेटास्टेज में ईटीएल प्रक्रियाओं के दौरान आप डेटा अखंडता कैसे सुनिश्चित करते हैं?

उम्मीदवार से अपेक्षित: साक्षात्कारकर्ता सत्यापन और नियंत्रण तकनीकों की आपकी समझ का परीक्षण कर रहा है।

उदाहरण उत्तर: "मैं ईटीएल पाइपलाइन के प्रत्येक चरण पर डेटा सत्यापन जाँच लागू करता हूँ, जैसे रिकॉर्ड गणनाओं की तुलना करना, संदर्भात्मक अखंडता के लिए लुकअप चरणों का उपयोग करना, और अमान्य डेटा को पकड़ने के लिए अस्वीकार लिंक लागू करना। मैं पारदर्शिता और पता लगाने की क्षमता के लिए स्रोत से लक्ष्य तक डेटा की आवाजाही और परिवर्तनों को ट्रैक करने के लिए ऑडिट लॉग भी बनाता हूँ।"

10) उस समय का वर्णन करें जब आपको डेटास्टेज प्रोजेक्ट पूरा करने के लिए कड़ी समय सीमा के भीतर काम करना पड़ा हो। आपने इसे कैसे प्रबंधित किया?

उम्मीदवार से अपेक्षित: साक्षात्कारकर्ता समय प्रबंधन और टीमवर्क कौशल का मूल्यांकन करना चाहता है।

उदाहरण उत्तर: "एक बड़े डेटा वेयरहाउस माइग्रेशन के दौरान, हमारी टीम को व्यावसायिक प्रतिबद्धताओं के कारण डिलीवरी की समयसीमा कम करनी पड़ी। मैंने जटिलता के आधार पर कार्यों को प्राथमिकता दी, प्रारंभिक परीक्षण के लिए QA टीम के साथ मिलकर काम किया, और विकास में तेज़ी लाने के लिए पुन: प्रयोज्य जॉब टेम्प्लेट का लाभ उठाया। इस संरचित दृष्टिकोण ने हमें गुणवत्ता से समझौता किए बिना समय पर परियोजना पूरी करने में मदद की।"

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