Οι κορυφαίες 25 ερωτήσεις και απαντήσεις για συνέντευξη διαχειριστή Hadoop (2024)
Κορυφαίες ερωτήσεις συνέντευξης Hadoop
Ακολουθούν ερωτήσεις και απαντήσεις συνέντευξης από το Hadoop Admin για νεοφώτιστους καθώς και έμπειρους υποψηφίους για να πάρουν τη δουλειά των ονείρων τους.
Δωρεάν λήψη PDF: Ερωτήσεις συνέντευξης Hadoop
1) Τι δαίμονες χρειάζονται για να τρέξει ένα σύμπλεγμα Hadoop;
Τα DataNode, NameNode, TaskTracker και JobTracker απαιτούνται για την εκτέλεση του συμπλέγματος Hadoop.
2) Ποια λειτουργικά συστήματα υποστηρίζονται από την ανάπτυξη Hadoop;
Ο κύριος OS χρήση για το Hadoop είναι το Linux. Ωστόσο, χρησιμοποιώντας κάποιο πρόσθετο λογισμικό, μπορεί να αναπτυχθεί στην πλατφόρμα των Windows.
3) Ποιες είναι οι κοινές μορφές εισόδου στο Hadoop;
Τρεις ευρέως χρησιμοποιούμενες μορφές εισόδου είναι:
- Εισαγωγή κειμένου: Είναι η προεπιλεγμένη μορφή εισόδου στο Hadoop.
- Βασική τιμή: Χρησιμοποιείται για αρχεία απλού κειμένου
- Αλληλουχία: Χρήση για διαδοχική ανάγνωση αρχείων
4) Σε ποιες λειτουργίες μπορεί να εκτελεστεί ο κώδικας Hadoop;
Το Hadoop μπορεί να αναπτυχθεί σε
- Αυτόνομη λειτουργία
- Ψευδοκατανεμημένη λειτουργία
- Πλήρως κατανεμημένη λειτουργία.
5) Ποια είναι η κύρια διαφορά μεταξύ RDBMS και Hadoop;
Το RDBMS χρησιμοποιείται για συστήματα συναλλαγών για την αποθήκευση και επεξεργασία των δεδομένων, ενώ το Hadoop μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αποθήκευση του τεράστιου όγκου δεδομένων.
6) Ποιες είναι οι σημαντικές απαιτήσεις υλικού για ένα σύμπλεγμα Hadoop;
Δεν υπάρχουν ειδικές απαιτήσεις για κόμβους δεδομένων. Ωστόσο, οι κόμβοι ονομάτων χρειάζονται μια συγκεκριμένη ποσότητα μνήμης RAM για την αποθήκευση της εικόνας του συστήματος αρχείων στη μνήμη. Αυτό εξαρτάται από τη συγκεκριμένη σχεδίαση του πρωτεύοντος και δευτερεύοντος κόμβου ονόματος.
7) Πώς θα αναπτύξατε διαφορετικά στοιχεία του Hadoop στην παραγωγή;
Πρέπει να αναπτύξετε το jobtracker και τον namenode στον κύριο κόμβο και στη συνέχεια να αναπτύξετε κόμβους δεδομένων σε πολλούς υποτελείς κόμβους.
8) Τι πρέπει να κάνετε ως διαχειριστής του Hadoop μετά την προσθήκη νέων κόμβων δεδομένων;
Πρέπει να ξεκινήσετε τον εξισορροπητή για την αναδιανομή δεδομένων εξίσου μεταξύ όλων των κόμβων, έτσι ώστε το σύμπλεγμα Hadoop να βρίσκει νέους κόμβους δεδομένων αυτόματα. Για να βελτιστοποιήσετε την απόδοση του συμπλέγματος, θα πρέπει να ξεκινήσετε το rebalancer για να αναδιανείμετε τα δεδομένα μεταξύ των κόμβων δεδομένων.
9) Ποιες είναι οι εντολές του κελύφους Hadoop που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη λειτουργία αντιγραφής;
Η εντολή λειτουργίας αντιγραφής είναι:
- fs –copyToLocal
- fs –put
- fs –copyFromLocal.
10) Ποια είναι η σημασία του κόμβου ονόματος;
Ο ρόλος του namenonde είναι πολύ κρίσιμος στο Hadoop. Είναι ο εγκέφαλος του Hadoop. Είναι σε μεγάλο βαθμό υπεύθυνο για τη διαχείριση των μπλοκ διανομής στο σύστημα. Παρέχει επίσης τις συγκεκριμένες διευθύνσεις για τα δεδομένα που βασίζονται όταν ο πελάτης έκανε ένα αίτημα.
11) Εξηγήστε πώς θα επανεκκινήσετε ένα NameNode;
Ο ευκολότερος τρόπος για να το κάνετε είναι να εκτελέσετε την εντολή για να σταματήσει η εκτέλεση του σεναρίου πώλησης. Απλώς κάντε κλικ στο stop.all.sh. στη συνέχεια, επανεκκινεί το NameNode γυρίζοντας στο start-all-sh.
12) Τι συμβαίνει όταν το NameNode είναι εκτός λειτουργίας;
Εάν το NameNode είναι εκτός λειτουργίας, το σύστημα αρχείων τίθεται εκτός σύνδεσης.
13) Είναι δυνατή η αντιγραφή αρχείων μεταξύ διαφορετικών συμπλεγμάτων; Εάν ναι, πώς μπορείτε να το πετύχετε αυτό;
Ναι, μπορούμε να αντιγράψουμε αρχεία μεταξύ πολλαπλών συστάδων Hadoop. Αυτό μπορεί να γίνει χρησιμοποιώντας κατανεμημένο αντίγραφο.
14) Υπάρχει κάποια τυπική μέθοδος για την ανάπτυξη του Hadoop;
Όχι, υπάρχουν πλέον τυπικές διαδικασίες για την ανάπτυξη δεδομένων χρησιμοποιώντας το Hadoop. Υπάρχουν λίγες γενικές απαιτήσεις για όλες τις διανομές Hadoop. Ωστόσο, οι συγκεκριμένες μέθοδοι θα είναι πάντα διαφορετικές για κάθε διαχειριστή του Hadoop.
15) Τι είναι το distcp;
Το Distcp είναι ένα βοηθητικό πρόγραμμα αντιγραφής Hadoop. Χρησιμοποιείται κυρίως για την εκτέλεση εργασιών MapReduce για την αντιγραφή δεδομένων. Οι βασικές προκλήσεις στο περιβάλλον Hadoop είναι η αντιγραφή δεδομένων σε διάφορα cluster και το distcp θα προσφέρει επίσης πολλαπλούς κόμβους δεδομένων για παράλληλη αντιγραφή των δεδομένων.
16) Τι είναι το σημείο ελέγχου;
Το Checkpointing είναι μια μέθοδος που παίρνει ένα FsImage. Επεξεργάζεται το αρχείο καταγραφής και τα συμπυκνώνει σε ένα νέο FsImage. Επομένως, αντί να αναπαραχθεί ξανά ένα αρχείο καταγραφής επεξεργασίας, το NameNode μπορεί να φορτωθεί στην τελική κατάσταση μνήμης απευθείας από το FsImage. Αυτή είναι σίγουρα πιο αποτελεσματική λειτουργία που μειώνει τον χρόνο εκκίνησης του NameNode.
17) Τι είναι η συνειδητοποίηση rack;
Είναι μια μέθοδος που αποφασίζει πώς να βάλετε μπλοκ βάση στους ορισμούς του rack. Το Hadoop θα προσπαθήσει να περιορίσει την κίνηση δικτύου μεταξύ των κόμβων δεδομένων που υπάρχει στο ίδιο rack. Έτσι, θα επικοινωνεί μόνο με τηλεχειριστήριο.
18) Ποια είναι η χρήση της εντολής 'jps';
Η εντολή 'jps' μας βοηθά να διαπιστώσουμε ότι οι δαίμονες Hadoop εκτελούνται ή όχι. Εμφανίζει επίσης όλους τους δαίμονες Hadoop όπως namenode, datanode, node manager, resource manager κ.λπ. που εκτελούνται στο μηχάνημα.
19) Ονομάστε μερικά από τα βασικά εργαλεία Hadoop για αποτελεσματική εργασία με Big Data;
"Hive", HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds και SQL είναι μερικά από τα εργαλεία Hadoop που βελτιώνουν την απόδοση των Big Data.
20) Πόσες φορές χρειάζεται να διαμορφώσετε ξανά τον κόμβο ονόματος;
Ο namenode χρειάζεται να μορφοποιηθεί μόνο μία φορά στην αρχή. Μετά από αυτό, δεν θα διαμορφωθεί ποτέ. Στην πραγματικότητα, η επαναδιαμόρφωση του namenode μπορεί να οδηγήσει σε απώλεια δεδομένων σε ολόκληρο τον namenode.
21) Τι είναι η κερδοσκοπική εκτέλεση;
Εάν ένας κόμβος εκτελεί μια εργασία πιο αργά, τότε ο κύριος κόμβος. Στη συνέχεια, υπάρχει ανάγκη να εκτελεστεί πλεονάζουσα μια ακόμη παρουσία της ίδιας εργασίας σε έναν άλλο κόμβο. Έτσι, η εργασία τελειώνει πρώτη θα γίνει αποδεκτή και η άλλη είναι πιθανό να σκοτωθεί. Αυτή η διαδικασία είναι γνωστή ως «κερδοσκοπική εκτέλεση».
22) Τι είναι τα Big Data;
Τα μεγάλα δεδομένα είναι ένας όρος που περιγράφει τον μεγάλο όγκο δεδομένων. Τα μεγάλα δεδομένα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη λήψη καλύτερων αποφάσεων και στρατηγικών επιχειρηματικών κινήσεων.
23) Τι είναι το Hadoop και τα συστατικά του;
Όταν τα "Big Data" εμφανίστηκαν ως πρόβλημα, το Hadoop εξελίχθηκε ως λύση για αυτό. Είναι ένα πλαίσιο που παρέχει διάφορες υπηρεσίες ή εργαλεία για την αποθήκευση και την επεξεργασία Big Data. Βοηθά επίσης στην ανάλυση Big Data και στη λήψη επιχειρηματικών αποφάσεων που είναι δύσκολες χρησιμοποιώντας την παραδοσιακή μέθοδο.
24) Ποια είναι τα βασικά χαρακτηριστικά του Hadoop;
Το πλαίσιο Hadoop έχει την ικανότητα να λύνει πολλές ερωτήσεις για το Big Ανάλυση δεδομένων. Έχει σχεδιαστεί στο Google MapReduce που βασίζεται στα συστήματα αρχείων Big Data της Google.
25) Ποια είναι η κύρια διαφορά μεταξύ ενός "Input Split" και ενός "HDFS Block";
Το "Input Split" είναι η λογική διαίρεση των δεδομένων ενώ το "HDFS Block" είναι η φυσική διαίρεση των δεδομένων.
Αυτές οι ερωτήσεις συνέντευξης θα βοηθήσουν επίσης στο viva (προφορικά) σας
Ωραίος!!
Είναι φανταστικό και εξυπηρετικό