Las 25 principales preguntas y respuestas de entrevistas de administradores de Hadoop (2025)
Principales preguntas de la entrevista de Hadoop
Aquí hay preguntas y respuestas de la entrevista de administrador de Hadoop para principiantes y candidatos experimentados para obtener el trabajo de sus sueños.
Descarga gratuita de PDF: Preguntas de la entrevista de Hadoop
1) ¿Qué demonios se necesitan para ejecutar un clúster de Hadoop?
Se requieren DataNode, NameNode, TaskTracker y JobTracker para ejecutar el clúster de Hadoop.
2) ¿Qué sistemas operativos son compatibles con la implementación de Hadoop?
El principal OS El uso de Hadoop es Linux. Sin embargo, mediante el uso de algún software adicional, se puede implementar en la plataforma Windows.
3) ¿Cuáles son los formatos de entrada comunes en Hadoop?
Tres formatos de entrada ampliamente utilizados son:
- Entrada de texto: Es el formato de entrada predeterminado en Hadoop.
- Valor clave: Se utiliza para archivos de texto sin formato.
- Secuencia: Úselo para leer archivos en secuencia
4) ¿En qué modos se puede ejecutar el código de Hadoop?
Hadoop se puede implementar en
- Modo autónomo
- Modo pseudodistribuido
- Modo totalmente distribuido.
5) ¿Cuál es la principal diferencia entre RDBMS y Hadoop?
RDBMS se usa para sistemas transaccionales para almacenar y procesar los datos, mientras que Hadoop se puede usar para almacenar una gran cantidad de datos.
6) ¿Cuáles son los requisitos de hardware importantes para un clúster de Hadoop?
No hay requisitos específicos para los nodos de datos. Sin embargo, los nodos de nombre necesitan una cantidad específica de RAM para almacenar la imagen del sistema de archivos en la memoria. Esto depende del diseño particular del nodo de nombre primario y secundario.
7) ¿Cómo implementaría diferentes componentes de Hadoop en producción?
Debe implementar el rastreador de trabajos y el nodo de nombre en el nodo maestro y luego implementar los nodos de datos en varios nodos esclavos.
8) ¿Qué debe hacer como administrador de Hadoop después de agregar nuevos nodos de datos?
Debe iniciar el equilibrador para redistribuir los datos por igual entre todos los nodos para que el clúster de Hadoop encuentre nuevos nodos de datos automáticamente. Para optimizar el rendimiento del clúster, debe iniciar el reequilibrador para redistribuir los datos entre los nodos de datos.
9) ¿Cuáles son los comandos de shell de Hadoop que se pueden usar para la operación de copia?
Los comandos de operación de copia son:
- fs –copiar a local
- fs-poner
- fs –copiar de local.
10) ¿Cuál es la importancia del namenode?
El papel de namenonde es muy crucial en Hadoop. Es el cerebro del Hadoop. Es en gran parte responsable de administrar los bloques de distribución en el sistema. También proporciona las direcciones específicas para los datos en función de cuándo el cliente realizó una solicitud.
11) Explique cómo reiniciará un NameNode.
La forma más fácil de hacerlo es ejecutar el comando para detener la ejecución del script de venta. Simplemente haga clic en stop.all.sh. luego reinicia NameNode marcando start-all-sh.
12) ¿Qué sucede cuando el NameNode no funciona?
Si NameNode está inactivo, el sistema de archivos se desconecta.
13) ¿Es posible copiar archivos entre diferentes clústeres? En caso afirmativo, ¿cómo puede lograr esto?
Sí, podemos copiar archivos entre varios clústeres de Hadoop. Esto se puede hacer usando una copia distribuida.
14) ¿Existe algún método estándar para implementar Hadoop?
No, ahora hay un procedimiento estándar para implementar datos usando Hadoop. Existen pocos requisitos generales para todas las distribuciones de Hadoop. Sin embargo, los métodos específicos siempre serán diferentes para cada administrador de Hadoop.
15) ¿Qué es distcp?
Distcp es una utilidad de copia de Hadoop. Se utiliza principalmente para realizar trabajos de MapReduce para copiar datos. Los desafíos clave en el entorno de Hadoop son la copia de datos en varios clústeres, y distcp también ofrecerá múltiples nodos de datos para la copia paralela de datos.
16) ¿Qué es un puesto de control?
Checkpointing es un método que toma una FsImage. Edita el registro y los compacta en una nueva FsImage. Por lo tanto, en lugar de reproducir un registro de edición, NameNode se puede cargar en el estado final en memoria directamente desde FsImage. Esta es sin duda una operación más eficiente que reduce el tiempo de inicio de NameNode.
17) ¿Qué es el reconocimiento de racks?
Es un método que decide cómo colocar los bloques en base a las definiciones del bastidor. Hadoop intentará limitar el tráfico de red entre los nodos de datos que están presentes en el mismo bastidor. De modo que, solo se comunicará con el control remoto.
18) ¿Cuál es el uso del comando 'jps'?
El comando 'jps' nos ayuda a saber si los demonios de Hadoop se están ejecutando o no. También muestra todos los demonios de Hadoop como namenode, datanode, node manager, resource manager, etc. que se ejecutan en la máquina.
19) Nombre algunas de las herramientas esenciales de Hadoop para trabajar eficazmente con Big Data.
“Hive”, HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds y SQL son algunas de las herramientas de Hadoop que mejoran el rendimiento de Big Data.
20) ¿Cuántas veces necesita reformatear el nodo de nombre?
El namenode solo necesita formatearse una vez al principio. Después de eso, nunca se formateará. De hecho, reformatear el nodo de nombre puede provocar la pérdida de datos en todo el nodo de nombre.
21) ¿Qué es la ejecución especulativa?
Si un nodo está ejecutando una tarea más lentamente que el nodo maestro. Luego, es necesario ejecutar de forma redundante una instancia más de la misma tarea en otro nodo. Entonces, la tarea que termine primero será aceptada y es probable que la otra sea eliminada. Este proceso se conoce como “ejecución especulativa”.
22) ¿Qué es Big Data?
Big data es un término que describe el gran volumen de datos. Big data se puede utilizar para tomar mejores decisiones y movimientos comerciales estratégicos.
23) ¿Qué es Hadoop y sus componentes?
Cuando "Big Data" surgió como un problema, Hadoop evolucionó como una solución para él. Es un marco que proporciona varios servicios o herramientas para almacenar y procesar Big Data. También ayuda a analizar Big Data y a tomar decisiones de negocio difíciles con el método tradicional.
24) ¿Cuáles son las características esenciales de Hadoop?
El marco Hadoop tiene la competencia de resolver muchas preguntas para Big El análisis de datos. Está diseñado en Google MapReduce, que se basa en los sistemas de archivos Big Data de Google.
25) ¿Cuál es la principal diferencia entre una "División de entrada" y un "Bloque HDFS"?
La "División de entrada" es la división lógica de los datos, mientras que el "Bloque HDFS" es la división física de los datos.
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¡¡Buena esa!!
es fantastico y util