Die 25 wichtigsten Fragen und Antworten zu Hadoop-Administratorinterviews (2023)

Die häufigsten Fragen im Vorstellungsgespräch zu Hadoop

Hier finden Sie Fragen und Antworten zu Vorstellungsgesprächen als Hadoop-Administrator für Erstsemester und erfahrene Kandidaten, die ihren Traumjob bekommen möchten.

? Kostenloser PDF-Download: Fragen zum Hadoop-Interview

1) Welche Daemons werden benötigt, um einen Hadoop-Cluster auszuführen?

DataNode, NameNode, TaskTracker und JobTracker sind erforderlich, um den Hadoop-Cluster auszuführen.

2) Welche Betriebssysteme werden von der Hadoop-Bereitstellung unterstützt?

Zu den wichtigsten OS Die Verwendung für Hadoop ist Linux. Durch die Verwendung zusätzlicher Software kann es jedoch auf der Windows-Plattform bereitgestellt werden.

3) Was sind die gängigen Eingabeformate in Hadoop?

Drei weit verbreitete Eingabeformate sind:

Text Eingabe: Es ist das Standardeingabeformat in Hadoop.
Schlüsselwert: Es wird für reine Textdateien verwendet
Sequenz: Zum Lesen von Dateien nacheinander verwenden

4) In welchen Modi kann Hadoop-Code ausgeführt werden?

Hadoop kann in bereitgestellt werden

Standalone-Modus
Pseudoverteilter Modus
Vollständig verteilter Modus.

5) Was ist der Hauptunterschied zwischen RDBMS und Hadoop?

RDBMS wird für Transaktionssysteme zum Speichern und Verarbeiten der Daten verwendet, während Hadoop zum Speichern großer Datenmengen verwendet werden kann.

Fragen zum Hadoop-Administratorinterview

6) Was sind die wichtigen Hardwareanforderungen für einen Hadoop-Cluster?

Für Datenknoten gelten keine besonderen Anforderungen. Allerdings benötigen die Namensknoten eine bestimmte Menge RAM, um das Dateisystem-Image im Speicher zu speichern. Dies hängt von der jeweiligen Gestaltung des primären und sekundären Namensknotens ab.

7) Wie würden Sie verschiedene Komponenten von Hadoop in der Produktion bereitstellen?

Sie müssen Jobtracker und Namenode auf dem Master-Knoten bereitstellen und dann Datenknoten auf mehreren Slave-Knoten bereitstellen.

8) Was müssen Sie als Hadoop-Administrator tun, nachdem Sie neue Datenknoten hinzugefügt haben?

Sie müssen den Balancer starten, um die Daten gleichmäßig zwischen allen Knoten neu zu verteilen, damit der Hadoop-Cluster automatisch neue Datenknoten findet. Um die Clusterleistung zu optimieren, sollten Sie den Rebalancer starten, um die Daten zwischen den Datenknoten neu zu verteilen.

9) Welche Hadoop-Shell-Befehle können für den Kopiervorgang verwendet werden?

Die Befehle für den Kopiervorgang lauten:

fs –copyToLocal
fs –put
fs –copyFromLocal.

10) Welche Bedeutung hat der Namensknoten?

Die Rolle von Namenonde ist in Hadoop sehr wichtig. Es ist das Gehirn des Hadoop. Es ist größtenteils für die Verwaltung der Verteilungsblöcke im System verantwortlich. Außerdem werden die spezifischen Adressen für die Daten bereitgestellt, die auf der Anfrage des Kunden basieren.

11) Erklären Sie, wie Sie einen NameNode neu starten.

Am einfachsten geht das, indem Sie den Befehl ausführen, um die Ausführung des Verkaufsskripts zu stoppen. Klicken Sie einfach auf stop.all.sh. startet dann den NameNode neu, indem er auf „start-all-sh“ taktet.

12) Was passiert, wenn der NameNode ausgefallen ist?

Wenn der NameNode ausgefallen ist, geht das Dateisystem offline.

13) Ist es möglich, Dateien zwischen verschiedenen Clustern zu kopieren? Wenn ja, wie können Sie dies erreichen?

Ja, wir können Dateien zwischen mehreren Hadoop-Clustern kopieren. Dies kann mithilfe einer verteilten Kopie erfolgen.

14) Gibt es eine Standardmethode zur Bereitstellung von Hadoop?

Nein, es gibt jetzt Standardverfahren zum Bereitstellen von Daten mithilfe von Hadoop. Es gibt einige allgemeine Anforderungen für alle Hadoop-Distributionen. Die spezifischen Methoden unterscheiden sich jedoch immer für jeden Hadoop-Administrator.

15) Was ist distcp?

Distcp ist ein Hadoop-Kopierdienstprogramm. Es wird hauptsächlich zum Ausführen von MapReduce-Jobs zum Kopieren von Daten verwendet. Die größte Herausforderung in der Hadoop-Umgebung ist das Kopieren von Daten über verschiedene Cluster hinweg. Distcp bietet außerdem die Möglichkeit, mehrere Datenknoten zum parallelen Kopieren der Daten bereitzustellen.

16) Was ist ein Kontrollpunkt?

Checkpointing ist eine Methode, die ein FsImage benötigt. Es bearbeitet das Protokoll und komprimiert es in ein neues FsImage. Anstatt ein Bearbeitungsprotokoll erneut abzuspielen, kann der NameNode daher im endgültigen Speicherstatus direkt aus dem FsImage geladen werden. Dies ist sicherlich ein effizienterer Vorgang, der die Startzeit von NameNode verkürzt.

17) Was ist Rack Awareness?

Dabei handelt es sich um eine Methode, die anhand der Rack-Definitionen entscheidet, wie Blöcke platziert werden. Hadoop wird versuchen, den Netzwerkverkehr zwischen Datenknoten im selben Rack zu begrenzen. Es wird also nur die Fernbedienung kontaktiert.

18) Wozu dient der Befehl „jps“?

Der Befehl „jps“ hilft uns herauszufinden, ob die Hadoop-Daemons ausgeführt werden oder nicht. Außerdem werden alle Hadoop-Daemons wie Namenode, Datenknoten, Knotenmanager, Ressourcenmanager usw. angezeigt, die auf dem Computer ausgeführt werden.

19) Nennen Sie einige der wesentlichen Hadoop-Tools für die effektive Arbeit mit Big Data?

„Hive“, HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds und SQL sind einige der Hadoop-Tools, die die Leistung von Big Data verbessern.

20) Wie oft müssen Sie den Namensknoten neu formatieren?

Der Namensknoten muss am Anfang nur einmal formatiert werden. Danach wird es nie mehr formatiert. Tatsächlich kann eine Neuformatierung des Namensknotens zum Verlust der Daten im gesamten Namensknoten führen.

21) Was ist eine spekulative Ausführung?

Wenn ein Knoten eine Aufgabe langsamer ausführt als der Masterknoten. Dann besteht die Notwendigkeit, eine weitere Instanz derselben Aufgabe auf einem anderen Knoten redundant auszuführen. Daher wird die Aufgabe, die zuerst beendet wird, angenommen und die andere wird wahrscheinlich getötet. Dieser Vorgang wird als „spekulative Ausführung“ bezeichnet.

22) Was ist Big Data?

Big Data ist ein Begriff, der große Datenmengen beschreibt. Big Data kann genutzt werden, um bessere Entscheidungen und strategische Geschäftsschritte zu treffen.

23) Was ist Hadoop und seine Komponenten?

Als „Big Data“ als Problem auftauchte, entwickelte sich Hadoop als Lösung dafür. Dabei handelt es sich um ein Framework, das verschiedene Dienste oder Tools zum Speichern und Verarbeiten von Big Data bereitstellt. Es hilft auch, Big Data zu analysieren und Geschäftsentscheidungen zu treffen, die mit der herkömmlichen Methode schwierig sind.

24) Was sind die wesentlichen Funktionen von Hadoop?

Das Hadoop-Framework verfügt über die Kompetenz, viele Fragen für Big zu lösen Datenanalyse. Es basiert auf Google MapReduce, das auf den Big-Data-Dateisystemen von Google basiert.

25) Was ist der Hauptunterschied zwischen einem „Input Split“ und einem „HDFS Block“?

„Input Split“ ist die logische Aufteilung der Daten, während der „HDFS Block“ die physische Aufteilung der Daten ist.

Diese Interviewfragen helfen auch bei Ihrer mündlichen Prüfung

2 Kommentare

Schön!!

antworten

Es ist fantastisch und hilfreich