Top 25 pitanja i odgovora za Hadoop administratorski intervju (2025.)
Glavna pitanja za Hadoop intervju
Ovdje su pitanja i odgovori na razgovoru s Hadoop administratorom za brucoše, kao i za iskusne kandidate da dobiju posao iz snova.
Besplatno preuzimanje PDF-a: Hadoop pitanja za intervju
1) Koji su demoni potrebni za pokretanje Hadoop klastera?
DataNode, NameNode, TaskTracker i JobTracker potrebni su za pokretanje Hadoop klastera.
2) Koje OS podržava implementacija Hadoop-a?
Glavni OS korištenje za Hadoop je Linux. Međutim, korištenjem dodatnog softvera, može se implementirati na Windows platformu.
3) Koji su uobičajeni formati unosa u Hadoopu?
Tri široko korištena formata unosa su:
- Unos teksta: To je zadani format unosa u Hadoopu.
- Ključna vrijednost: Koristi se za obične tekstualne datoteke
- redoslijed: Koristite za čitanje datoteka u nizu
4) U kojim načinima se može izvoditi Hadoop kod?
Hadoop se može implementirati u
- Samostalni način rada
- Pseudo-distribuirani način rada
- Potpuno distribuirani način rada.
5) Koja je glavna razlika između RDBMS-a i Hadoopa?
RDBMS se koristi za transakcijske sustave za pohranjivanje i obradu podataka, dok se Hadoop može koristiti za pohranjivanje ogromne količine podataka.
6) Koji su važni hardverski zahtjevi za Hadoop klaster?
Ne postoje posebni zahtjevi za podatkovne čvorove. Međutim, namenske čvorove trebaju određenu količinu RAM-a za pohranu slike datotečnog sustava u memoriju. To ovisi o posebnom dizajnu primarne i sekundarne namenode.
7) Kako biste implementirali različite komponente Hadoopa u proizvodnji?
Morate implementirati jobtracker i namenode na glavnom čvoru, zatim implementirati podatkovne čvorove na više podređenih čvorova.
8) Što trebate učiniti kao Hadoop administrator nakon dodavanja novih podatkovnih čvorova?
Morate pokrenuti balanser za redistribuciju podataka ravnomjerno između svih čvorova tako da će Hadoop klaster automatski pronaći nove podatkovne čvorove. Kako biste optimizirali izvedbu klastera, trebali biste pokrenuti rebalanser za preraspodjelu podataka između podatkovnih čvorova.
9) Koje naredbe Hadoop ljuske mogu koristiti za operaciju kopiranja?
Naredba operacije kopiranja je:
- fs –copyToLocal
- fs – staviti
- fs –copyFromLocal.
10) Koja je važnost namenode?
Uloga namenondea vrlo je ključna u Hadoopu. To je mozak Hadoopa. Uvelike je odgovoran za upravljanje distribucijskim blokovima u sustavu. Također daje specifične adrese za podatke na temelju kada je klijent podnio zahtjev.
11) Objasnite kako ćete ponovno pokrenuti NameNode?
Najlakši način je pokrenuti naredbu za zaustavljanje pokretanja skripte prodaje. Samo kliknite na stop.all.sh. zatim ponovno pokreće NameNode taktom na start-all-sh.
12) Što se događa kada NameNode ne radi?
Ako NameNode ne radi, datotečni sustav se isključuje.
13) Je li moguće kopirati datoteke između različitih klastera? Ako da, kako to možete postići?
Da, možemo kopirati datoteke između više Hadoop klastera. To se može učiniti korištenjem distribuirane kopije.
14) Postoji li neka standardna metoda za implementaciju Hadoopa?
Ne, sada postoji standardni postupak za implementaciju podataka pomoću Hadoopa. Postoji nekoliko općih zahtjeva za sve Hadoop distribucije. Međutim, specifične metode uvijek će se razlikovati za svakog Hadoop administratora.
15) Što je distcp?
Distcp je Hadoop uslužni program za kopiranje. Uglavnom se koristi za izvođenje MapReduce poslova za kopiranje podataka. Ključni izazov u okruženju Hadoop je kopiranje podataka preko različitih klastera, a distcp će također ponuditi više podatkovnih čvorova za paralelno kopiranje podataka.
16) Što je kontrolna točka?
Checkpointing je metoda koja uzima FsImage. Uređuje zapisnik i sažima ga u novi FsImage. Stoga, umjesto ponovne reprodukcije dnevnika uređivanja, NameNode se može učitati u konačnom stanju u memoriji izravno iz FsImage-a. Ovo je sigurno učinkovitija operacija koja smanjuje vrijeme pokretanja NameNode.
17) Što je rack awareness?
To je metoda koja odlučuje kako staviti bazu blokova na definicije polica. Hadoop će pokušati ograničiti mrežni promet između podatkovnih čvorova koji su prisutni u istom staklu. Dakle, kontaktirat će samo daljinski.
18) Čemu služi naredba 'jps'?
Naredba 'jps' pomaže nam otkriti rade li Hadoop demoni ili ne. Također prikazuje sve Hadoop demone kao što su namenode, datanode, upravitelj čvorova, upravitelj resursa itd. koji se izvode na stroju.
19) Navedite neke od bitnih Hadoop alata za učinkovit rad s velikim podacima?
“Hive,” HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds i SQL su neki od Hadoop alata koji poboljšavaju performanse Big Data.
20) Koliko puta trebate preformatirati namenode?
Namenode treba formatirati samo jednom na početku. Nakon toga se nikada neće formatirati. Zapravo, ponovno formatiranje namenskog čvora može dovesti do gubitka podataka na cijelom namenskom čvoru.
21) Što je špekulativno izvršenje?
Ako čvor izvršava zadatak sporije od glavnog čvora. Zatim je potrebno redundantno izvršiti još jednu instancu istog zadatka na drugom čvoru. Dakle, zadatak koji prvi završi bit će prihvaćen, a drugi će vjerojatno biti ubijen. Ovaj proces je poznat kao "spekulativno izvršenje".
22) Što je Big Data?
Big data je pojam koji opisuje veliku količinu podataka. Veliki podaci mogu se koristiti za donošenje boljih odluka i strateških poslovnih poteza.
23) Što je Hadoop i njegove komponente?
Kada se "Big Data" pojavio kao problem, Hadoop se razvio kao rješenje za to. To je okvir koji pruža različite usluge ili alate za pohranu i obradu velikih podataka. Također pomaže u analizi velikih podataka i donošenju poslovnih odluka koje su teške korištenjem tradicionalne metode.
24) Koje su bitne značajke Hadoopa?
Hadoop okvir ima nadležnost rješavanja mnogih pitanja za Big Analiza podataka. Dizajniran je na Google MapReduce koji se temelji na Googleovim datotečnim sustavima Big Data.
25) Koja je glavna razlika između "Input Split" i "HDFS Block"?
"Input Split" je logička podjela podataka dok je "HDFS Block" fizička podjela podataka.
Ova pitanja za intervju također će vam pomoći u vašem životu
Možda ti se svidi:
Lijepo!!
Fantastičan je i koristan