Топ 25 на въпросите и отговорите за интервю с администратор на Hadoop (2024 г.)

Топ въпроси за интервю за Hadoop

Ето въпроси и отговори за интервю с администратор на Hadoop за новопостъпили, както и за опитни кандидати, за да получат мечтаната работа.

Безплатно изтегляне на PDF: Въпроси за интервю за Hadoop


1) Какви демони са необходими за стартиране на Hadoop клъстер?

DataNode, NameNode, TaskTracker и JobTracker са необходими за стартиране на Hadoop клъстер.


2) Кои ОС се поддържат от внедряването на Hadoop?

Основната OS използване за Hadoop е Linux. Въпреки това, с помощта на допълнителен софтуер, той може да бъде внедрен на платформа Windows.


3) Какви са често срещаните входни формати в Hadoop?

Три широко използвани входни формата са:

  1. Въвеждане на текст: Това е входен формат по подразбиране в Hadoop.
  2. Ключова стойност: Използва се за обикновени текстови файлове
  3. Последователност: Използвайте за четене на файлове в последователност

4) В какви режими може да се изпълнява кодът на Hadoop?

Hadoop може да бъде внедрен в

  1. Самостоятелен режим
  2. Псевдоразпределен режим
  3. Напълно разпределен режим.

5) Каква е основната разлика между RDBMS и Hadoop?

RDBMS се използва за транзакционни системи за съхраняване и обработка на данни, докато Hadoop може да се използва за съхраняване на огромно количество данни.

Въпроси за интервю с администратор на Hadoop
Въпроси за интервю с администратор на Hadoop

6) Какви са важните хардуерни изисквания за Hadoop клъстер?

Няма специфични изисквания за възли за данни. Въпреки това, namenodes се нуждаят от определено количество RAM, за да съхраняват изображението на файловата система в паметта. Това зависи от конкретния дизайн на първичния и вторичния възел на предназначението.


7) Как бихте внедрили различни компоненти на Hadoop в производството?

Трябва да разположите jobtracker и namenode на главния възел, след което да разположите datanodes на множество подчинени възли.


8) Какво трябва да направите като администратор на Hadoop след добавяне на нови възли за данни?

Трябва да стартирате балансиращия инструмент за преразпределяне на данни по равно между всички възли, така че клъстерът Hadoop автоматично да намира нови възли за данни. За да оптимизирате производителността на клъстера, трябва да стартирате rebalancer, за да преразпределите данните между възлите на данни.

Въпроси за интервю за Hadoop
Въпроси за интервю за Hadoop

9) Какви са командите на обвивката на Hadoop, които могат да се използват за операция по копиране?

Командата за копиране е:

  • fs –copyToLocal
  • fs – поставяне
  • fs –copyFromLocal.

10) Какво е значението на namenode?

Ролята на namenonde е много важна в Hadoop. Това е мозъкът на Hadoop. Той е до голяма степен отговорен за управлението на разпределителните блокове в системата. Той също така предоставя конкретните адреси за данните въз основа на това, когато клиентът е направил заявка.


11) Обяснете как ще рестартирате NameNode?

Най-лесният начин да направите това е да изпълните командата за спиране на изпълнението на скрипта за продажба. Просто щракнете върху stop.all.sh. след това рестартира NameNode чрез тактова честота на start-all-sh.


12) Какво се случва, когато NameNode не работи?

Ако NameNode не работи, файловата система излиза офлайн.


13) Възможно ли е да копирате файлове между различни клъстери? Ако да, как можете да постигнете това?

Да, можем да копираме файлове между множество Hadoop клъстери. Това може да стане с помощта на разпределено копие.


14) Има ли стандартен метод за внедряване на Hadoop?

Не, вече има стандартна процедура за внедряване на данни с помощта на Hadoop. Има няколко общи изисквания за всички дистрибуции на Hadoop. Конкретните методи обаче винаги ще бъдат различни за всеки Hadoop администратор.


15) Какво е distcp?

Distcp е помощна програма за копиране на Hadoop. Използва се главно за извършване на задачи на MapReduce за копиране на данни. Основните предизвикателства в средата на Hadoop е копирането на данни в различни клъстери, а distcp също така ще предложи да предостави множество възли за данни за паралелно копиране на данните.


16) Какво е контролно-пропускателен пункт?

Checkpointing е метод, който взема FsImage. Той редактира дневника и го уплътнява в нов FsImage. Следователно, вместо да възпроизвежда журнал за редактиране, NameNode може да бъде зареден в крайното състояние в паметта директно от FsImage. Това със сигурност е по-ефективна операция, която намалява времето за стартиране на NameNode.


17) Какво е ракова осведоменост?

Това е метод, който решава как да се поставят блокове в основата на дефинициите на стелажа. Hadoop ще се опита да ограничи мрежовия трафик между възли за данни, които присъстват в една и съща стойка. Така че ще се свързва само с дистанционно.


18) Каква е употребата на командата 'jps'?

Командата 'jps' ни помага да открием дали демоните на Hadoop работят или не. Той също така показва всички Hadoop демони като namenode, datanode, мениджър на възли, мениджър на ресурси и т.н., които се изпълняват на машината.


19) Назовете някои от основните инструменти на Hadoop за ефективна работа с Big Data?

„Hive“, HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds и SQL са някои от инструментите на Hadoop, които подобряват производителността на Big Data.


20) Колко пъти трябва да преформатирате namenode?

Namenode трябва да се форматира само веднъж в началото. След това той никога няма да бъде форматиран. Всъщност преформатирането на namenode може да доведе до загуба на данни за целия namenode.


21) Какво е спекулативно изпълнение?

Ако даден възел изпълнява задача по-бавно от главния възел. Тогава има нужда от излишно изпълнение на още едно копие на същата задача на друг възел. Така че задачата, която приключи първа, ще бъде приета, а другата вероятно ще бъде убита. Този процес е известен като „спекулативно изпълнение“.


22) Какво е Big Data?

Big data е термин, който описва голям обем данни. Големите данни могат да се използват за вземане на по-добри решения и стратегически бизнес ходове.


23) Какво е Hadoop и неговите компоненти?

Когато „Големите данни“ се появиха като проблем, Hadoop се разви като решение за него. Това е рамка, която предоставя различни услуги или инструменти за съхранение и обработка на големи данни. Той също така помага да се анализират големи данни и да се вземат бизнес решения, които са трудни с помощта на традиционния метод.


24) Какви са основните характеристики на Hadoop?

Hadoop framework има компетентността да решава много въпроси за Big Анализ на данните. Проектиран е на Google MapReduce, който е базиран на файловите системи за големи данни на Google.


25) Каква е основната разлика между „Input Split“ и „HDFS Block“?

„Input Split“ е логическото разделяне на данните, докато „HDFS Block“ е физическото разделяне на данните.

Тези въпроси за интервюто също ще ви помогнат във вашата viva (устна)

Сподели

2 Коментари

Оставете коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани *