Top 25 des questions et réponses d'entretien d'administration Hadoop (2025)
Principales questions d'entretien chez Hadoop
Voici les questions et réponses d'entretien d'administration Hadoop pour les candidats débutants et expérimentés pour obtenir l'emploi de leurs rêves.
Téléchargement PDF gratuit : Questions d'entretien Hadoop
1) Quels démons sont nécessaires pour exécuter un cluster Hadoop ?
DataNode, NameNode, TaskTracker et JobTracker sont requis pour exécuter le cluster Hadoop.
2) Quels systèmes d'exploitation sont pris en charge par le déploiement Hadoop ?
La principale OS utiliser pour Hadoop est Linux. Cependant, en utilisant des logiciels supplémentaires, il peut être déployé sur la plateforme Windows.
3) Quels sont les formats d’entrée courants dans Hadoop ?
Trois formats d'entrée largement utilisés sont :
- Saisie de texte: Il s'agit du format d'entrée par défaut dans Hadoop.
- Valeur clé: Il est utilisé pour les fichiers texte brut
- Séquence: Utiliser pour lire des fichiers en séquence
4) Dans quels modes le code Hadoop peut-il être exécuté ?
Hadoop peut être déployé dans
- Mode autonome
- Mode pseudo-distribué
- Mode entièrement distribué.
5) Quelle est la principale différence entre le SGBDR et Hadoop ?
Le SGBDR est utilisé par les systèmes transactionnels pour stocker et traiter les données, tandis que Hadoop peut être utilisé pour stocker une énorme quantité de données.
6) Quelles sont les exigences matérielles importantes pour un cluster Hadoop ?
Il n'y a pas d'exigences spécifiques pour les nœuds de données. Cependant, les nœuds de noms ont besoin d'une quantité spécifique de RAM pour stocker l'image du système de fichiers en mémoire. Cela dépend de la conception particulière du nœud de nom principal et secondaire.
7) Comment déployeriez-vous différents composants de Hadoop en production ?
Vous devez déployer jobtracker et namenode sur le nœud maître, puis déployer des nœuds de données sur plusieurs nœuds esclaves.
8) Que devez-vous faire en tant qu'administrateur Hadoop après avoir ajouté de nouveaux nœuds de données ?
Vous devez démarrer l'équilibreur pour redistribuer les données de manière égale entre tous les nœuds afin que le cluster Hadoop trouve automatiquement de nouveaux nœuds de données. Pour optimiser les performances du cluster, vous devez démarrer le rééquilibrage pour redistribuer les données entre les nœuds de données.
9) Quelles commandes du shell Hadoop peuvent être utilisées pour l'opération de copie ?
Les commandes de l'opération de copie sont :
- fs –copieVersLocal
- fs – mettre
- fs –copyFromLocal.
10) Quelle est l’importance du nœud de nom ?
Le rôle de namenonde est très crucial dans Hadoop. C'est le cerveau de Hadoop. Il est en grande partie responsable de la gestion des blocs de distribution sur le système. Il fournit également les adresses spécifiques des données en fonction du moment où le client a fait une demande.
11) Expliquez comment vous allez redémarrer un NameNode ?
La façon la plus simple de procéder est d’exécuter la commande pour arrêter l’exécution du script de vente. Cliquez simplement sur stop.all.sh. puis redémarre le NameNode en pointant sur start-all-sh.
12) Que se passe-t-il lorsque le NameNode est en panne ?
Si le NameNode est en panne, le système de fichiers se déconnecte.
13) Est-il possible de copier des fichiers entre différents clusters ? Si oui, comment pouvez-vous y parvenir ?
Oui, nous pouvons copier des fichiers entre plusieurs clusters Hadoop. Cela peut être fait en utilisant une copie distribuée.
14) Existe-t-il une méthode standard pour déployer Hadoop ?
Non, il existe désormais une procédure standard pour déployer des données à l'aide de Hadoop. Il existe quelques exigences générales pour toutes les distributions Hadoop. Cependant, les méthodes spécifiques seront toujours différentes pour chaque administrateur Hadoop.
15) Qu'est-ce que le discp ?
Distcp est un utilitaire de copie Hadoop. Il est principalement utilisé pour effectuer des tâches MapReduce afin de copier des données. Les principaux défis de l'environnement Hadoop sont la copie des données sur différents clusters, et distcp proposera également de fournir plusieurs nœuds de données pour la copie parallèle des données.
16) Qu'est-ce qu'un point de contrôle ?
Le point de contrôle est une méthode qui prend un FsImage. Il édite le journal et les compacte dans un nouveau FsImage. Par conséquent, au lieu de relire un journal d’édition, le NameNode peut être chargé dans l’état final en mémoire directement à partir de FsImage. Il s'agit sûrement d'une opération plus efficace qui réduit le temps de démarrage de NameNode.
17) Qu’est-ce que la sensibilisation au rack ?
C'est une méthode qui décide comment placer les blocs en fonction des définitions du rack. Hadoop tentera de limiter le trafic réseau entre les nœuds de données présents dans le même rack. Pour cela, il ne contactera qu'à distance.
18) A quoi sert la commande 'jps' ?
La commande 'jps' nous aide à déterminer si les démons Hadoop sont en cours d'exécution ou non. Il affiche également tous les démons Hadoop tels que namenode, datanode, gestionnaire de nœuds, gestionnaire de ressources, etc. qui s'exécutent sur la machine.
19) Nommez quelques-uns des outils Hadoop essentiels pour travailler efficacement avec le Big Data ?
« Hive », HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds et SQL sont quelques-uns des outils Hadoop qui améliorent les performances du Big Data.
20) Combien de fois devez-vous reformater le nœud de nom ?
Le nœud de nom n'a besoin d'être formaté qu'une seule fois au début. Après cela, il ne sera plus jamais formaté. En fait, le reformatage du namenode peut entraîner la perte des données sur l'ensemble du namenode.
21) Qu’est-ce que l’exécution spéculative ?
Si un nœud exécute une tâche plus lentement que le nœud maître. Il est ensuite nécessaire d'exécuter de manière redondante une instance supplémentaire de la même tâche sur un autre nœud. Ainsi, la tâche terminée en premier sera acceptée et l'autre susceptible d'être tuée. Ce processus est connu sous le nom d’« exécution spéculative ».
22) Qu’est-ce que le Big Data ?
Le Big Data est un terme qui décrit un grand volume de données. Le Big Data peut être utilisé pour prendre de meilleures décisions et des actions commerciales stratégiques.
23) Qu'est-ce que Hadoop et ses composants ?
Lorsque le « Big Data » est apparu comme un problème, Hadoop a évolué comme une solution. Il s'agit d'un framework qui fournit divers services ou outils pour stocker et traiter le Big Data. Cela permet également d'analyser le Big Data et de prendre des décisions commerciales difficiles à utiliser avec la méthode traditionnelle.
24) Quelles sont les fonctionnalités essentielles de Hadoop ?
Le framework Hadoop a la compétence de résoudre de nombreuses questions pour les grands Analyse de données. Il est conçu sur Google MapReduce qui est basé sur les systèmes de fichiers Big Data de Google.
25) Quelle est la principale différence entre un « Input Split » et un « Bloc HDFS » ?
« Input Split » est la division logique des données tandis que le « bloc HDFS » est la division physique des données.
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