Le 25 principali domande e risposte per i colloqui sugli amministratori Hadoop (2025)
Principali domande dell'intervista su Hadoop
Ecco le domande e le risposte al colloquio di Hadoop Admin per le matricole e i candidati esperti per ottenere il lavoro dei loro sogni.
Download gratuito del PDF: domande dell'intervista su Hadoop
1) Quali demoni sono necessari per eseguire un cluster Hadoop?
DataNode, NameNode, TaskTracker e JobTracker sono necessari per eseguire il cluster Hadoop.
2) Quali sistemi operativi sono supportati dalla distribuzione Hadoop?
Il principale OS utilizzare per Hadoop è Linux. Tuttavia, utilizzando alcuni software aggiuntivi, può essere distribuito sulla piattaforma Windows.
3) Quali sono i formati di input comuni in Hadoop?
Tre formati di input ampiamente utilizzati sono:
- L'immissione di testo: È il formato di input predefinito in Hadoop.
- Valore chiave: Viene utilizzato per file di testo semplice
- Sequenza: Utilizzare per leggere i file in sequenza
4) In quali modalità è possibile eseguire il codice Hadoop?
È possibile distribuire Hadoop
- Modalità standalone
- Modalità pseudo-distribuita
- Modalità completamente distribuita.
5) Qual è la differenza principale tra RDBMS e Hadoop?
RDBMS viene utilizzato per i sistemi transazionali per archiviare ed elaborare i dati mentre Hadoop può essere utilizzato per archiviare un'enorme quantità di dati.
6) Quali sono i requisiti hardware importanti per un cluster Hadoop?
Non esistono requisiti specifici per i nodi dati. Tuttavia, i namenode necessitano di una quantità specifica di RAM per archiviare l'immagine del filesystem in memoria. Ciò dipende dalla progettazione particolare del namenode primario e secondario.
7) Come distribuiresti i diversi componenti di Hadoop in produzione?
È necessario distribuire jobtracker e namenode sul nodo master, quindi distribuire datanode su più nodi slave.
8) Cosa devi fare come amministratore Hadoop dopo aver aggiunto nuovi datanode?
È necessario avviare il sistema di bilanciamento per ridistribuire equamente i dati tra tutti i nodi in modo che il cluster Hadoop trovi automaticamente i nuovi datanode. Per ottimizzare le prestazioni del cluster, dovresti avviare il ribilanciatore per ridistribuire i dati tra i datanode.
9) Quali sono i comandi della shell Hadoop che possono essere utilizzati per l'operazione di copia?
I comandi per l'operazione di copia sono:
- fs –copyToLocal
- fs –put
- fs –copyFromLocal.
10) Qual è l'importanza del namenode?
Il ruolo di namenonde è molto cruciale in Hadoop. È il cervello di Hadoop. È in gran parte responsabile della gestione dei blocchi di distribuzione sul sistema. Fornisce inoltre gli indirizzi specifici dei dati in base al momento in cui il cliente ha effettuato una richiesta.
11) Spiega come riavvierai un NameNode?
Il modo più semplice per farlo è eseguire il comando per interrompere l'esecuzione dello script di vendita. Basta fare clic su stop.all.sh. quindi riavvia il NameNode eseguendo il clock su start-all-sh.
12) Cosa succede quando il NameNode è inattivo?
Se il NameNode è inattivo, il file system va offline.
13) È possibile copiare file tra cluster diversi? Se sì, come puoi raggiungere questo obiettivo?
Sì, possiamo copiare file tra più cluster Hadoop. Questo può essere fatto utilizzando la copia distribuita.
14) Esiste un metodo standard per implementare Hadoop?
No, ora esiste una procedura standard per distribuire i dati utilizzando Hadoop. Esistono pochi requisiti generali per tutte le distribuzioni Hadoop. Tuttavia, i metodi specifici saranno sempre diversi per ciascun amministratore Hadoop.
15) Cos'è distcp?
Distcp è un'utilità di copia Hadoop. Viene utilizzato principalmente per eseguire lavori MapReduce per copiare dati. La sfida principale nell'ambiente Hadoop è la copia dei dati su vari cluster e distcp offrirà anche di fornire più datanode per la copia parallela dei dati.
16) Cos'è un posto di controllo?
Il checkpoint è un metodo che accetta un FsImage. Modifica i log e li compatta in un nuovo FsImage. Pertanto, invece di riprodurre un registro di modifica, il NameNode può essere caricato nello stato finale in memoria direttamente da FsImage. Questa è sicuramente un'operazione più efficiente che riduce i tempi di avvio di NameNode.
17) Cos'è la consapevolezza del rack?
È un metodo che decide come posizionare i blocchi in base alle definizioni del rack. Hadoop proverà a limitare il traffico di rete tra i datanode presenti nello stesso rack. In questo modo, contatterà solo in remoto.
18) A cosa serve il comando 'jps'?
Il comando 'jps' ci aiuta a scoprire se i demoni Hadoop sono in esecuzione o meno. Visualizza inoltre tutti i demoni Hadoop come namenode, datanode, gestore nodi, gestore risorse, ecc. in esecuzione sulla macchina.
19) Quali sono gli strumenti Hadoop essenziali per lavorare in modo efficace con i Big Data?
“Hive”, HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds e SQL sono alcuni degli strumenti Hadoop che migliorano le prestazioni dei Big Data.
20) Quante volte è necessario riformattare il namenode?
Il namenode deve essere formattato solo una volta all'inizio. Successivamente, non verrà mai formattato. Infatti, la riformattazione del namenode può portare alla perdita dei dati dell'intero namenode.
21) Cos'è l'esecuzione speculativa?
Se un nodo esegue un'attività più lentamente del nodo master. Quindi è necessario eseguire in modo ridondante un'altra istanza della stessa attività su un altro nodo. Quindi il compito che termina per primo verrà accettato e l'altro probabilmente verrà ucciso. Questo processo è noto come “esecuzione speculativa”.
22) Cosa sono i Big Data?
Big data è un termine che descrive il grande volume di dati. I big data possono essere utilizzati per prendere decisioni migliori e mosse aziendali strategiche.
23) Cos'è Hadoop e i suoi componenti?
Quando i “Big Data” sono emersi come un problema, Hadoop si è evoluto come soluzione. È un framework che fornisce vari servizi o strumenti per archiviare ed elaborare Big Data. Aiuta anche ad analizzare i Big Data e a prendere decisioni aziendali difficili con il metodo tradizionale.
24) Quali sono le caratteristiche essenziali di Hadoop?
Il framework Hadoop ha la competenza di risolvere molte domande per Big L'analisi dei dati. È progettato su Google MapReduce che si basa sui file system Big Data di Google.
25) Qual è la differenza principale tra un “Input Split” e un “HDFS Block”?
"Input Split" è la divisione logica dei dati mentre "HDFS Block" è la divisione fisica dei dati.
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