25 parimat Hadoopi administraatorite intervjuu küsimust ja vastust (2025)
Populaarseimad Hadoopi intervjuuküsimused
Siin on Hadoop Admini intervjuu küsimused ja vastused nii värsketele kui ka kogenud kandidaatidele oma unistuste töökoha saamiseks.
Tasuta PDF-i allalaadimine: Hadoopi intervjuu küsimused
1) Milliseid deemoneid on vaja Hadoopi klastri käitamiseks?
Hadoopi klastri käitamiseks on vaja DataNode, NameNode, TaskTracker ja JobTracker.
2) Millist operatsioonisüsteemi Hadoopi juurutamine toetab?
Põhiline OS Hadoopi kasutamine on Linux. Kuid mõne lisatarkvara abil saab seda juurutada Windowsi platvormil.
3) Millised on Hadoopi tavalised sisendvormingud?
Kolm laialdaselt kasutatavat sisendvormingut on:
- Teksti sisestus: See on Hadoopi vaikimisi sisendvorming.
- Võtmeväärtus: Seda kasutatakse lihttekstifailide jaoks
- Järjestus: Kasutage failide järjestikuseks lugemiseks
4) Millistes režiimides saab Hadoopi koodi käivitada?
Hadoopi saab juurutada
- Iseseisev režiim
- Pseudo-jaotatud režiim
- Täielikult hajutatud režiim.
5) Mis on peamine erinevus RDBMS-i ja Hadoopi vahel?
RDBMS-i kasutatakse tehingusüsteemide jaoks andmete salvestamiseks ja töötlemiseks, samas kui Hadoopi saab kasutada tohutu hulga andmete salvestamiseks.
6) Millised on Hadoopi klastri olulised riistvaranõuded?
Andmesõlmedele erinõudeid pole. Nimesõlmed vajavad aga failisüsteemi kujutise mällu salvestamiseks teatud kogust RAM-i. See sõltub primaarse ja sekundaarse nimesõlme konkreetsest konstruktsioonist.
7) Kuidas kasutaksite Hadoopi erinevaid komponente tootmises?
Peate juurutama jobtrackeri ja namenode peasõlmes, seejärel juurutama andmesõlmed mitmesse alamsõlme.
8) Mida peate Hadoopi administraatorina pärast uute andmesõlmede lisamist tegema?
Peate käivitama tasakaalustaja andmete võrdseks ümberjaotamiseks kõigi sõlmede vahel, et Hadoopi klaster leiaks automaatselt uued andmesõlmed. Klastri jõudluse optimeerimiseks peaksite käivitama rebalanceri, et andmed andmesõlmede vahel ümber jaotada.
9) Milliseid Hadoopi kestakäske saab kopeerimiseks kasutada?
Kopeerimise käsud on järgmised:
- fs –copyToLocal
- fs –put
- fs –copyFromLocal.
10) Mis on nimesõlme tähtsus?
Namenonde roll on Hadoopis väga oluline. See on Hadoopi aju. See vastutab suuresti süsteemi jaotusplokkide haldamise eest. Samuti annab see andmete konkreetsed aadressid, mis põhinevad kliendi päringu esitamisel.
11) Selgitage, kuidas NameNode'i taaskäivitada?
Lihtsaim viis seda teha on käivitada käsk müügiskripti käitamise peatamiseks. Klõpsake lihtsalt stop.all.sh. seejärel taaskäivitab NameNode, käivitades kella start-all-sh.
12) Mis juhtub, kui NameNode on maas?
Kui NameNode on maas, lülitub failisüsteem võrguühenduseta.
13) Kas faile on võimalik kopeerida erinevate klastrite vahel? Kui jah, siis kuidas saate seda saavutada?
Jah, saame faile kopeerida mitme Hadoopi klastri vahel. Seda saab teha hajutatud koopia abil.
14) Kas Hadoopi juurutamiseks on mõni standardmeetod?
Ei, nüüd on Hadoopi abil andmete juurutamiseks standardprotseduur. Kõigile Hadoopi distributsioonidele on vähe üldisi nõudeid. Kuid konkreetsed meetodid on iga Hadoopi administraatori jaoks alati erinevad.
15) Mis on distcp?
Distcp on Hadoopi kopeerimisutiliit. Seda kasutatakse peamiselt MapReduce'i tööde tegemiseks andmete kopeerimiseks. Peamised väljakutsed Hadoopi keskkonnas on andmete kopeerimine erinevates klastrites ja distcp pakub ka andmete paralleelseks kopeerimiseks mitut andmesõlme.
16) Mis on kontrollpunkt?
Kontrollpunkti määramine on meetod, mis võtab Fs-pildi. See redigeerib logi ja tihendab need uude FsImage'i. Seetõttu saab redigeerimislogi taasesitamise asemel laadida NameNode'i viimases mälus olevas olekus otse FsImage'ist. See on kindlasti tõhusam toiming, mis vähendab NameNode'i käivitusaega.
17) Mis on riiuliteadlikkus?
See on meetod, mis otsustab, kuidas panna plokid püstiku definitsioonidele. Hadoop püüab piirata samas riiulis olevate andmesõlmede vahelist võrguliiklust. Nii et see võtab ühendust ainult kaugjuhtimispuldiga.
18) Milleks on 'jps' käsu kasutamine?
Käsk „jps” aitab meil tuvastada, kas Hadoopi deemonid töötavad või mitte. See kuvab ka kõik masinas töötavad Hadoopi deemonid, nagu namenode, datanode, sõlmehaldur, ressursihaldur jne.
19) Nimetage mõned olulised Hadoopi tööriistad suurandmetega tõhusaks töötamiseks?
"Hive", HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds ja SQL on mõned Hadoopi tööriistad, mis suurendavad suurandmete jõudlust.
20) Mitu korda peate nimesõlme ümber vormindama?
Nimesõlm tuleb alguses vormindada ainult üks kord. Pärast seda ei vormindata seda kunagi. Tegelikult võib nimesõlme ümbervormindamine põhjustada kogu nimesõlme andmete kadumise.
21) Mis on spekulatiivne hukkamine?
Kui sõlm täidab ülesannet aeglasemalt kui põhisõlm. Seejärel tuleb teises sõlmes üleliigselt käivitada sama ülesande üks eksemplar. Nii et esimesena lõpetatud ülesanne võetakse vastu ja teine tõenäoliselt tapetakse. Seda protsessi nimetatakse "spekulatiivseks täitmiseks".
22) Mis on suurandmed?
Suurandmed on termin, mis kirjeldab suurt andmemahtu. Suurandmeid saab kasutada paremate otsuste ja strateegiliste ärikäikude tegemiseks.
23) Mis on Hadoop ja selle komponendid?
Kui "suured andmed" tekkisid probleemina, arenes Hadoop selle lahenduseks. See on raamistik, mis pakub erinevaid teenuseid või tööriistu suurandmete salvestamiseks ja töötlemiseks. Samuti aitab see analüüsida suurandmeid ja teha traditsioonilisel meetodil raskeid äriotsuseid.
24) Millised on Hadoopi põhifunktsioonid?
Hadoopi raamistikul on Bigi jaoks paljude küsimuste lahendamise pädevus Andmete analüüs. See on loodud Google MapReduce'is, mis põhineb Google'i Big Data failisüsteemidel.
25) Mis on sisendi jagamise ja HDFS-i ploki peamine erinevus?
"Input Split" on andmete loogiline jaotus, samas kui "HDFS Block" on andmete füüsiline jaotus.
Need intervjuu küsimused aitavad ka teie viva (suuline)
Teile võib meeldida:
Tore!!
See on fantastiline ja abivalmis