शीर्ष 25 Hadoop एडमिन साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर (2025)
शीर्ष Hadoop साक्षात्कार प्रश्न
यहां नए लोगों के साथ-साथ अनुभवी उम्मीदवारों के लिए उनके सपनों की नौकरी पाने के लिए Hadoop एडमिन साक्षात्कार प्रश्न और उत्तर दिए गए हैं।
मुफ़्त पीडीएफ डाउनलोड: Hadoop साक्षात्कार प्रश्न
1) Hadoop क्लस्टर को चलाने के लिए किन डेमॉन की आवश्यकता होती है?
Hadoop क्लस्टर को चलाने के लिए DataNode, NameNode, TaskTracker और JobTracker की आवश्यकता होती है।
2) Hadoop परिनियोजन द्वारा कौन से OS समर्थित हैं?
मुख्य OS Hadoop के लिए उपयोग Linux है। हालाँकि, कुछ अतिरिक्त सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके इसे विंडोज़ प्लेटफ़ॉर्म पर तैनात किया जा सकता है।
3) Hadoop में सामान्य इनपुट प्रारूप क्या हैं?
तीन व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले इनपुट प्रारूप हैं:
- पाठ इनपुट: यह Hadoop में डिफ़ॉल्ट इनपुट प्रारूप है।
- मौलिक मूल्य: इसका उपयोग सादे पाठ फ़ाइलों के लिए किया जाता है
- अनुक्रम: फ़ाइलों को क्रम से पढ़ने के लिए उपयोग करें
4) Hadoop कोड को किन मोड में चलाया जा सकता है?
Hadoop को तैनात किया जा सकता है
- स्टैंडअलोन मोड
- छद्म-वितरित मोड
- पूरी तरह से वितरित मोड.
5) RDBMS और Hadoop के बीच मुख्य अंतर क्या है?
RDBMS का उपयोग डेटा को संग्रहीत और संसाधित करने के लिए ट्रांजेक्शनल सिस्टम के लिए किया जाता है जबकि Hadoop का उपयोग बड़ी मात्रा में डेटा को संग्रहीत करने के लिए किया जा सकता है।
6) Hadoop क्लस्टर के लिए महत्वपूर्ण हार्डवेयर आवश्यकताएँ क्या हैं?
डेटा नोड्स के लिए कोई विशिष्ट आवश्यकताएं नहीं हैं। हालाँकि, फ़ाइल सिस्टम छवि को मेमोरी में संग्रहीत करने के लिए नामेनोड को एक विशिष्ट मात्रा में RAM की आवश्यकता होती है। यह प्राथमिक और द्वितीयक नामेनोड के विशेष डिज़ाइन पर निर्भर करता है।
7) आप Hadoop के विभिन्न घटकों को उत्पादन में कैसे तैनात करेंगे?
आपको मास्टर नोड पर जॉबट्रैकर और नामेनोड को तैनात करने की आवश्यकता है, फिर कई स्लेव नोड्स पर डेटानोड को तैनात करना होगा।
8) नए डेटानोड जोड़ने के बाद Hadoop व्यवस्थापक के रूप में आपको क्या करने की आवश्यकता है?
आपको सभी नोड्स के बीच डेटा को समान रूप से पुनर्वितरित करने के लिए बैलेंसर शुरू करने की आवश्यकता है ताकि Hadoop क्लस्टर स्वचालित रूप से नए डेटानोड ढूंढ सके। क्लस्टर प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए, आपको डेटानोड के बीच डेटा को फिर से वितरित करने के लिए रीबैलेंसर शुरू करना चाहिए।
9) कॉपी ऑपरेशन के लिए Hadoop शेल कमांड का क्या उपयोग किया जा सकता है?
कॉपी ऑपरेशन कमांड हैं:
- एफएस-कॉपीटूलोकल
- एफएस -पुट
- एफएस-कॉपीफ्रॉमलोकल।
10) नेमेनोड का महत्व क्या है?
Hadoop में Namenonde की भूमिका बहुत महत्वपूर्ण है। यह Hadoop का मस्तिष्क है. यह सिस्टम पर वितरण ब्लॉकों के प्रबंधन के लिए काफी हद तक जिम्मेदार है। यह क्लाइंट द्वारा अनुरोध किए जाने के समय के आधार पर डेटा के लिए विशिष्ट पते भी प्रदान करता है।
11) बताएं कि आप NameNode को कैसे पुनरारंभ करेंगे?
सबसे आसान तरीका यह है कि सेल स्क्रिप्ट को चलाने से रोकने के लिए कमांड चलाएँ। बस stop.all.sh पर क्लिक करें। फिर स्टार्ट-ऑल-श पर क्लॉकिंग करके NameNode को पुनरारंभ करता है।
12) क्या होता है जब NameNode डाउन हो जाता है?
यदि NameNode डाउन है, तो फ़ाइल सिस्टम ऑफ़लाइन हो जाता है।
13) क्या विभिन्न समूहों के बीच फ़ाइलों की प्रतिलिपि बनाना संभव है? यदि हाँ, तो आप इसे कैसे प्राप्त कर सकते हैं?
हाँ, हम एकाधिक Hadoop क्लस्टरों के बीच फ़ाइलें कॉपी कर सकते हैं। यह वितरित प्रतिलिपि का उपयोग करके किया जा सकता है।
14) क्या Hadoop को तैनात करने की कोई मानक विधि है?
नहीं, अब Hadoop का उपयोग करके डेटा परिनियोजित करने की मानक प्रक्रिया मौजूद है। सभी Hadoop वितरणों के लिए कुछ सामान्य आवश्यकताएँ हैं। हालाँकि, प्रत्येक Hadoop व्यवस्थापक के लिए विशिष्ट विधियाँ हमेशा भिन्न होंगी।
15) डिस्टसीपी क्या है?
Distcp एक Hadoop कॉपी उपयोगिता है। इसका उपयोग मुख्य रूप से डेटा कॉपी करने के लिए MapReduce कार्य करने के लिए किया जाता है। Hadoop वातावरण में प्रमुख चुनौतियाँ विभिन्न समूहों में डेटा की प्रतिलिपि बनाना है, और distcp डेटा की समानांतर प्रतिलिपि के लिए कई डेटानोड प्रदान करने की भी पेशकश करेगा।
16) चेकपॉइंट क्या है?
चेकप्वाइंटिंग एक ऐसी विधि है जो FsImage लेती है। यह लॉग को संपादित करता है और उन्हें एक नई FsImage में संकुचित करता है। इसलिए, संपादन लॉग को दोबारा चलाने के बजाय, NameNode को सीधे FsImage से अंतिम इन-मेमोरी स्थिति में लोड किया जा सकता है। यह निश्चित रूप से अधिक कुशल ऑपरेशन है जो NameNode स्टार्टअप समय को कम करता है।
17) रैक जागरूकता क्या है?
यह एक ऐसी विधि है जो यह तय करती है कि रैक परिभाषाओं के आधार पर ब्लॉक कैसे लगाए जाएं। Hadoop डेटानोड के बीच नेटवर्क ट्रैफ़िक को सीमित करने का प्रयास करेगा जो एक ही रैक में मौजूद है। ताकि, यह केवल रिमोट से संपर्क करेगा।
18) 'जेपीएस' कमांड का क्या उपयोग है?
'जेपीएस' कमांड हमें यह पता लगाने में मदद करता है कि Hadoop डेमॉन चल रहे हैं या नहीं। यह मशीन पर चल रहे सभी Hadoop डेमॉन जैसे नामेनोड, डेटानोड, नोड मैनेजर, रिसोर्स मैनेजर इत्यादि को भी प्रदर्शित करता है।
19) बिग डेटा के साथ प्रभावी ढंग से काम करने के लिए कुछ आवश्यक Hadoop टूल का नाम बताएं?
"हाइव," HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, flume, Clouds, और एसक्यूएल कुछ Hadoop उपकरण हैं जो बिग डेटा के प्रदर्शन को बढ़ाते हैं।
20) आपको नामेनोड को कितनी बार पुन: स्वरूपित करने की आवश्यकता है?
नामेनोड को शुरुआत में केवल एक बार प्रारूपित करने की आवश्यकता होती है। उसके बाद यह कभी भी फ़ॉर्मेट नहीं होगा. वास्तव में, नामेनोड के पुन: स्वरूपण से संपूर्ण नामेनोड पर डेटा की हानि हो सकती है।
21) सट्टा निष्पादन क्या है?
यदि कोई नोड किसी कार्य को धीमी गति से निष्पादित कर रहा है तो मास्टर नोड। फिर उसी कार्य के एक और उदाहरण को दूसरे नोड पर अनावश्यक रूप से निष्पादित करने की आवश्यकता होती है। इसलिए जो कार्य पहले पूरा होगा उसे स्वीकार कर लिया जाएगा और दूसरे को मार दिए जाने की संभावना है। इस प्रक्रिया को "सट्टा निष्पादन" के रूप में जाना जाता है।
22) बिग डेटा क्या है?
बिग डेटा एक शब्द है जो डेटा की बड़ी मात्रा का वर्णन करता है। बेहतर निर्णय लेने और रणनीतिक व्यावसायिक कदम उठाने के लिए बड़े डेटा का उपयोग किया जा सकता है।
23) Hadoop क्या है और इसके घटक क्या हैं?
जब "बिग डेटा" एक समस्या के रूप में उभरा, तो Hadoop इसके समाधान के रूप में विकसित हुआ। यह एक ढाँचा है जो बिग डेटा को संग्रहीत और संसाधित करने के लिए विभिन्न सेवाएँ या उपकरण प्रदान करता है। यह बड़े डेटा का विश्लेषण करने और पारंपरिक पद्धति का उपयोग करके कठिन व्यावसायिक निर्णय लेने में भी मदद करता है।
24) Hadoop की आवश्यक विशेषताएं क्या हैं?
Hadoop फ्रेमवर्क बिग के लिए कई प्रश्नों को हल करने की क्षमता रखता है डेटा विश्लेषण. इसे Google MapReduce पर डिज़ाइन किया गया है जो Google के बिग डेटा फ़ाइल सिस्टम पर आधारित है।
25) "इनपुट स्प्लिट" और "एचडीएफएस ब्लॉक" के बीच मुख्य अंतर क्या है?
"इनपुट स्प्लिट" डेटा का तार्किक विभाजन है जबकि "एचडीएफएस ब्लॉक" डेटा का भौतिक विभाजन है।
ये साक्षात्कार प्रश्न आपके मौखिक (मौखिक) में भी मदद करेंगे
आपको पसंद हो श्याद:
अच्छा है!!
यह शानदार और मददगार है