Apache Storm インタビューのトップ 13 の質問と回答

嵐のインタビューの質問

ここでは、新人だけでなく経験豊富な開発者候補者が夢の仕事に就くための Apache Storm 面接の質問と回答を紹介します。

1) Apache Storm とは何ですか? ストームのコンポーネントは何ですか?

Apache storm は、リアルタイムのビッグデータ分析の処理に使用されるオープンソースの分散型リアルタイムコンピューティングシステムです。とは異なり Hadoopの Apache storm はバッチ処理ですが、リアルタイム処理には Apache storm が使用され、あらゆるプログラミング言語で使用できます。

Apache Storm のコンポーネントには以下が含まれます

ニンバス： Hadoop のジョブトラッカーとして機能します。クラスター全体にコードを分散し、実行のために計算をアップロードし、クラスター全体にワーカーを割り当て、計算を監視し、必要に応じてワーカーを再割り当てします。
Zookeeper： Storm Cluster との通信のメディエーターとして使用されます。
監督者： Zookeeper を通じて Nimbus と対話し、Nimbus から受信した信号に応じてプロセスを実行します。

2) Apache Storm がリアルタイム処理の第一の選択肢である理由は何ですか?

操作が簡単： 動作嵐も静かで楽
本当に早いです: ノードごとに 100 秒あたり XNUMX 個のメッセージを処理できます
耐障害性： 障害を自動的に検出し、機能属性を再起動します。
信頼性のある： データの各ユニットが少なくとも XNUMX 回、または正確に XNUMX 回実行されることが保証されます。
可変的な、測定できる、登れる、はがせる： マシンのクラスター全体で実行されます

3) Apache Storm におけるデータのストリームフローについて説明しますか?

Apache storm では、データは XNUMX つのコンポーネントからなるストリームフローです 注ぎ口、ボルト 　 タプル

注ぎ口： スパウトは Storm のデータのソースです
ボルト： ボルトはこれらのデータを処理します。
タプル： データはタプルとして渡されます

4) Apache Hbase と Storm の違いについて言及してください。

アパッチストーム	apache hbase
リアルタイムのデータ処理を提供しますデータは処理しますが、保存はしませんデータがリアルタイムで処理されるようにデータを合理化することで、必要に応じてアラートやアクションを発生させることができます。	後でクエリを実行するために、処理されたデータを低レイテンシーで読み取ることができます。データは保存されますが、保存されません

5) Apache storm を使用してログファイルを合理化する方法を説明しますか?

ログファイルから読み取るには、次のように設定できます。 注ぎ口 ログを読み取るときに行ごとに出力します。その後、出力をボルトに割り当てて分析できます。

6) Apache storm におけるストリームとストリームのグループ化とは何かについて説明してください。

Apache Storm では、ストリームはタプルのグループまたは無制限のシーケンスとして参照されますが、ストリームのグループ化によってボルトのタスク間でストリームをどのように分割するかが決まります。

7) Apache storm のさまざまなストリームグループをリストアップしますか?

シャッフルグループ化
フィールドのグループ化
グローバルグループ化
すべてのグループ化
グループ化なし
直接グループ化
ローカルグループ化

8) ストームアプリケーションが金融サービスにおいてどのように有益であるかについて言及しますか?

金融サービスでは、Storm は防止に役立ちます。

証券詐欺
注文のルーティング
価格
コンプライアンス違反

9) Apache Storm の Topology_Message_Timeout_secs とは何ですか?

スパウトによってリリースされたメッセージを完全に処理するためにトポロジに割り当てられる最大時間。メッセージが指定された時間枠内に確認応答されなかった場合、Apache ストームはスパウトでのメッセージを失敗させます。

10) Apache Storm でメッセージがどのように完全に処理されるかを説明しますか?

電話をかけることで、 次のタプル Spout 上のプロシージャまたはメソッドを使用すると、Storm は Spout からタプルを要求します。スパウトは、 スパウト出力コレクター で与えられた 開いた タプルを出力ストリームの XNUMX つに放出するメソッド。タプルの排出中、 注ぎ口 後でタプルを認識するために使用される「メッセージ ID」を割り当てます。その後、タプルは消費ボルトに送信され、ストームは生成されるメッセージのツリーの追跡を担当します。

ストームがタプルが完全に処理されたと確信している場合は、 包装展示会 発信側の手続き 注ぎ口 Spout が Storm に与えたメッセージ ID を持つタスク。

11) Storm を使用して出力をファイルに書き込む方法を説明しますか?

Spout で、ファイルを読み取るときに、次のようにします。 FileReaderオブジェクト in 開ける（） メソッドを使用して、ワーカーノードのリーダーオブジェクトを初期化します。そして、そのオブジェクトを nextTuple() メソッドで使用します。

12) Apache Kafka と Apache Storm の違いについて述べてください。

アパッチカフカ: これは、大量のデータを処理でき、あるエンドポイントから別のエンドポイントへのメッセージの受け渡しを可能にする、分散型の堅牢なメッセージングシステムです。
アパッチの嵐: これはリアルタイムメッセージ処理システムであり、データをリアルタイムで編集または操作できます。 Apache storm は Kafka からデータを取得し、必要な操作をいくつか適用します。

13) 嵐の中でフィールドのグループ化を使用する場合、タイムアウトや既知のフィールド値の制限はありますか?

ストームのフィールドグループ化では、mod ハッシュ関数を使用してタプルを送信するタスクを決定し、どのタスクが正しい順序で処理されるかを確認します。そのため、キャッシュは必要ありません。したがって、タイムアウトや既知のフィールド値の制限はありません。

これらの面接の質問は、あなたのビバ（口頭）にも役立ちます。 私たちを参照してください Apache チュートリアル面接でさらに優位性を高めるために。

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1つのコメント

#11の答えは間違っています。答えはファイルからの読み取りに関するものですが、質問はファイルへの書き込みに関するものです

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