A 25 legjobb Hadoop rendszergazdai interjúkérdés és válasz (2025)
A legnépszerűbb Hadoop-interjúkérdések
Íme a Hadoop Admin interjúkérdései és válaszai pályakezdőknek és tapasztalt jelölteknek, hogy megszerezzék álmaik állását.
Ingyenes PDF letöltés: Hadoop interjúkérdések
1) Milyen démonokra van szükség egy Hadoop-fürt futtatásához?
A DataNode, a NameNode, a TaskTracker és a JobTracker szükséges a Hadoop-fürt futtatásához.
2) Melyik operációs rendszert támogatja a Hadoop telepítése?
A fő OS A Hadoop használata Linux. Néhány további szoftver használatával azonban telepíthető Windows platformon.
3) Melyek a Hadoop általános beviteli formátumai?
Három széles körben használt beviteli formátum:
- Szövegbevitel: Ez az alapértelmezett beviteli formátum a Hadoopban.
- Kulcs érték: Egyszerű szöveges fájlok esetén használatos
- Sorrend: Fájlok egymás utáni olvasásához használja
4) Milyen módokban futtatható a Hadoop kód?
A Hadoop telepíthető
- Önálló mód
- Ál-elosztott mód
- Teljesen elosztott mód.
5) Mi a fő különbség az RDBMS és a Hadoop között?
Az RDBMS-t tranzakciós rendszerekben használják az adatok tárolására és feldolgozására, míg a Hadoop segítségével hatalmas mennyiségű adat tárolható.
6) Melyek a fontos hardverkövetelmények egy Hadoop-fürthöz?
Az adatcsomópontokra vonatkozóan nincsenek speciális követelmények. A névcsomópontoknak azonban meghatározott mennyiségű RAM-ra van szükségük ahhoz, hogy a fájlrendszer képét tárolják a memóriában. Ez az elsődleges és másodlagos névcsomópont konkrét kialakításától függ.
7) Hogyan telepítené a Hadoop különböző összetevőit a termelésben?
Telepítenie kell a jobtrackert és a namenode-ot a fő csomóponton, majd telepítenie kell a datanode-okat több szolga csomóponton.
8) Mit kell tennie Hadoop adminisztrátorként új adatcsomópontok hozzáadása után?
El kell indítania a kiegyenlítőt az adatok egyenlő elosztásához az összes csomópont között, hogy a Hadoop-fürt automatikusan megtalálja az új adatcsomópontokat. A fürt teljesítményének optimalizálásához el kell indítania az újraegyensúlyozót az adatok adatcsomópontok közötti újraelosztásához.
9) Mik azok a Hadoop shell-parancsok, amelyeket másolási műveletekhez használhatnak?
A másolási művelet parancsa a következő:
- fs –copyToLocal
- fs –put
- fs –copyFromLocal.
10) Mi a jelentősége a névcsomópontnak?
A namenonde szerepe nagyon fontos a Hadoopban. Ez a Hadoop agya. Nagyrészt felelős a rendszer elosztási blokkjainak kezeléséért. Az adatok konkrét címeit is megadja, amikor az ügyfél kérelmet nyújtott be.
11) Magyarázza el, hogyan kell újraindítani a NameNode-ot?
A legegyszerűbb módja a sell script futtatásának leállítása parancs futtatása. Csak kattintson a stop.all.sh elemre. majd újraindítja a NameNode-ot a start-all-sh időzítésével.
12) Mi történik, ha a NameNode nem működik?
Ha a NameNode nem működik, a fájlrendszer offline állapotba kerül.
13) Lehetséges-e fájlokat másolni a különböző fürtök között? Ha igen, hogyan érheti el ezt?
Igen, másolhatunk fájlokat több Hadoop-fürt között. Ez megtehető terjesztett másolat használatával.
14) Van-e szabványos módszer a Hadoop üzembe helyezésére?
Nem, ma már szabványos eljárás van az adatok Hadoop használatával történő üzembe helyezésére. Az összes Hadoop disztribúcióra kevés általános követelmény vonatkozik. A konkrét módszerek azonban mindig eltérőek lesznek az egyes Hadoop-adminisztrátoroknál.
15) Mi az a distcp?
A Distcp egy Hadoop másolási segédprogram. Főleg MapReduce-feladatok végrehajtására szolgál adatok másolására. A Hadoop-környezetben a legfontosabb kihívás az adatok különböző fürtök közötti másolása, és a distcp több adatcsomópontot is kínál az adatok párhuzamos másolásához.
16) Mi az az ellenőrzőpont?
Az ellenőrzőpontozás egy olyan módszer, amely egy FsImage-et vesz fel. Szerkeszti a naplót, és új FsImage-be tömöríti. Ezért a szerkesztési napló újrajátszása helyett a NameNode a végső memória állapotában közvetlenül az FsImage-ből tölthető be. Ez minden bizonnyal hatékonyabb működés, amely csökkenti a NameNode indítási idejét.
17) Mi a rack tudatosság?
Ez egy olyan módszer, amely eldönti, hogyan helyezzük el a blokkokat a rack definíciókon. A Hadoop megpróbálja korlátozni a hálózati forgalmat az ugyanabban a rack-ben lévő adatcsomópontok között. Így csak a távirányítóval fog kapcsolatba lépni.
18) Mire használható a 'jps' parancs?
A „jps” parancs segít megállapítani, hogy a Hadoop démonok futnak-e vagy sem. Megjeleníti a gépen futó összes Hadoop-démont is, például namenode, datanode, node manager, Resource Manager stb.
19) Nevezzen meg néhány alapvető Hadoop-eszközt a Big Data hatékony kezeléséhez?
„Hive”, HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds és SQL néhány olyan Hadoop-eszköz, amely javítja a Big Data teljesítményét.
20) Hányszor kell újraformázni a namenode-ot?
A névcsomópontot csak egyszer kell formázni az elején. Ezt követően soha nem lesz formázva. Valójában a névcsomópont újraformázása a teljes névcsomópont adatainak elvesztéséhez vezethet.
21) Mi az a spekulatív végrehajtás?
Ha egy csomópont lassabban hajt végre egy feladatot, mint a fő csomópont. Ezután ugyanannak a feladatnak még egy példányát redundánsan kell végrehajtani egy másik csomóponton. Tehát az előbb befejezett feladatot elfogadják, a másikat pedig valószínűleg megölik. Ezt a folyamatot „spekulatív végrehajtásnak” nevezik.
22) Mi az a Big Data?
A Big Data egy olyan kifejezés, amely nagy mennyiségű adatot ír le. A Big Data felhasználható jobb döntések és stratégiai üzleti lépések meghozatalára.
23) Mi az a Hadoop és összetevői?
Amikor a „Big Data” problémaként jelent meg, a Hadoop megoldást jelentett rá. Ez egy olyan keretrendszer, amely különféle szolgáltatásokat vagy eszközöket biztosít a Big Data tárolására és feldolgozására. Segít a Big Data elemzésében és a hagyományos módszerrel nehéz üzleti döntések meghozatalában is.
24) Melyek a Hadoop alapvető jellemzői?
A Hadoop keretrendszer számos kérdést megválaszol a Big számára Az adatok elemzése. A Google MapReduce-en készült, amely a Google Big Data fájlrendszerein alapul.
25) Mi a fő különbség az „Input Split” és a „HDFS Block” között?
Az „Input Split” az adatok logikai felosztása, míg a „HDFS Block” az adatok fizikai felosztása.
Ezek az interjúkérdések a viva-ban is segítenek.
Talán tetszene:
Szép darab!!
Fantasztikus és segítőkész