Hadoop 管理者インタビューの質問と回答トップ 25 (2024)

Hadoop 面接でよくある質問

ここでは、新人だけでなく経験豊富な候補者も夢の仕事に就くための Hadoop 管理者の面接の質問と回答を紹介します。

無料 PDF ダウンロード: Hadoop の面接の質問


1) Hadoop クラスターを実行するにはどのようなデーモンが必要ですか?

Hadoop クラスターを実行するには、DataNode、NameNode、TaskTracker、および JobTracker が必要です。


2) Hadoop 導入ではどの OS がサポートされていますか?

メイン OS Hadoopに使用されるのはLinuxです。 ただし、追加のソフトウェアを使用することで、Windows プラットフォームに展開できます。


3) Hadoop の一般的な入力形式は何ですか?

広く使用されている XNUMX つの入力形式は次のとおりです。

  1. テキスト入力: これは、Hadoop のデフォルトの入力形式です。
  2. キー値: プレーンテキストファイルに使用されます
  3. シーケンス: ファイルを順番に読み取る場合に使用します

4) Hadoop コードはどのモードで実行できますか?

Hadoop は次の場所に導入できます。

  1. スタンドアロンモード
  2. 擬似分散モード
  3. 完全分散モード。

5) RDBMS と Hadoop の主な違いは何ですか?

RDBMS はトランザクション システムでデータを保存および処理するために使用されますが、Hadoop は膨大な量のデータを保存するために使用できます。

Hadoop 管理者の面接の質問
Hadoop 管理者の面接の質問

6) Hadoop クラスターの重要なハードウェア要件は何ですか?

データ ノードには特定の要件はありません。 ただし、ネームノードにはファイルシステムイメージをメモリに保存するために特定の量の RAM が必要です。 これは、プライマリおよびセカンダリのネームノードの特定の設計によって異なります。


7) Hadoop のさまざまなコンポーネントを実稼働環境にデプロイするにはどうすればよいですか?

jobtracker と namenode をマスター ノードにデプロイしてから、データノードを複数のスレーブ ノードにデプロイする必要があります。


8) 新しいデータノードを追加した後、Hadoop 管理者として何をする必要がありますか?

Hadoop クラスターが新しいデータノードを自動的に検出できるように、すべてのノード間でデータを均等に再分散するためにバランサーを開始する必要があります。 クラスターのパフォーマンスを最適化するには、リバランサーを開始してデータノード間でデータを再分散する必要があります。

Hadoopインタビューの質問
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9) コピー操作に使用できる Hadoop シェル コマンドは何ですか?

コピー操作コマンドは次のとおりです。

  • fs –copyToLocal
  • fs –put
  • fs –ローカルからコピーします。

10) ネームノードの重要性は何ですか?

Hadoop では namenonde の役割が非常に重要です。 Hadoop の頭脳です。 これは主に、システム上の配布ブロックの管理を担当します。 また、クライアントがいつリクエストを行ったかに基づいて、データの特定のアドレスも提供します。


11) NameNode を再起動する方法を説明してください。

最も簡単な方法は、コマンドを実行して、sell スクリプトの実行を停止することです。 stop.all.sh をクリックするだけです。 次に、start-all-sh をクロックして NameNode を再起動します。


12) NameNode がダウンするとどうなりますか?

NameNode がダウンすると、ファイル システムはオフラインになります。


13) 異なるクラスター間でファイルをコピーすることは可能ですか? 「はい」の場合、どうすればこれを達成できますか?

はい、複数の Hadoop クラスター間でファイルをコピーできます。 これは分散コピーを使用して実行できます。


14) Hadoop を導入する標準的な方法はありますか?

いいえ、現在では、Hadoop を使用してデータをデプロイするための標準手順が存在します。 すべての Hadoop ディストリビューションには、一般的な要件がほとんどありません。 ただし、具体的な方法は Hadoop 管理者ごとに常に異なります。


15) distcp とは何ですか?

Distcp は Hadoop コピー ユーティリティです。 これは主に、MapReduce ジョブを実行してデータをコピーするために使用されます。 Hadoop 環境における主な課題は、さまざまなクラスター間でデータをコピーすることであり、distcp はデータの並列コピー用に複数のデータノードの提供も提供します。


16) チェックポイントとは何ですか?

チェックポイントは FsImage を取得するメソッドです。 ログを編集し、新しい FsImage に圧縮します。 したがって、編集ログを再生する代わりに、NameNode を FsImage から直接最終的なメモリ内状態にロードできます。 これは確かに、NameNode の起動時間を短縮する、より効率的な操作です。


17) ラック認識とは何ですか?

ラック定義に基づいてブロックをどのように配置するかを決定する方法です。 Hadoop は、同じラック内に存在するデータノード間のネットワーク トラフィックを制限しようとします。 したがって、リモートのみに接続します。


18) 「jps」コマンドの用途は何ですか?

「jps」コマンドは、Hadoop デーモンが実行されているかどうかを確認するのに役立ちます。 また、マシン上で実行されている namenode、datanode、ノード マネージャー、リソース マネージャーなどのすべての Hadoop デーモンも表示されます。


19) ビッグ データを効果的に操作するために不可欠な Hadoop ツールをいくつか挙げてください。

「Hive」、HBase、HDFS、ZooKeeper、NoSQL、Lucene/SolrSee、Avro、Oozie、Flume、Clouds、および SQL は、ビッグ データのパフォーマンスを向上させる Hadoop ツールの一部です。


20) ネームノードを何回再フォーマットする必要がありますか?

namenode は最初に XNUMX 回フォーマットするだけで済みます。 その後、フォーマットされることはありません。 実際、ネームノードを再フォーマットすると、ネームノード全体のデータが失われる可能性があります。


21) 投機的執行とは何ですか?

ノードのタスクの実行がマスター ノードよりも遅い場合。 次に、別のノードで同じタスクのインスタンスをもう XNUMX つ冗長的に実行する必要があります。 したがって、最初に終了したタスクが受け入れられ、他のタスクは強制終了される可能性があります。 このプロセスは「投機的実行」として知られています。


22) ビッグデータとは何ですか?

ビッグデータとは、大量のデータを表す用語です。 ビッグデータを使用すると、より適切な意思決定や戦略的なビジネスの展開を行うことができます。


23) Hadoop とそのコンポーネントとは何ですか?

「ビッグデータ」が問題として浮上すると、その解決策として Hadoop が進化しました。 ビッグデータを保存および処理するためのさまざまなサービスまたはツールを提供するフレームワークです。 また、ビッグデータを分析し、従来の方法では困難だったビジネス上の意思決定を行うのにも役立ちます。


24) Hadoop の重要な機能は何ですか?

Hadoop フレームワークには、大きな問題の多くの質問を解決する能力があります。 データ分析。 これは、Google のビッグ データ ファイル システムに基づく Google MapReduce で設計されています。


25) 「入力分割」と「HDFS ブロック」の主な違いは何ですか?

「入力分割」はデータの論理的な分割であり、「HDFS ブロック」はデータの物理的な分割です。

これらの面接の質問は、あなたの活力(口頭)にも役立ちます

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2のコメント

  1. アバター サロジ・サフ 言います:

    良いですね!!

  2. アバター スーフィアン 言います:

    素晴らしい&役に立ちます

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