Apache Storm 인터뷰 질문 및 답변 Top 13

폭풍 인터뷰 질문

꿈의 직업을 얻기 위해 신입생과 숙련된 개발자 후보자를 위한 Apache Storm 인터뷰 질문과 답변은 다음과 같습니다.

1) 아파치 스톰(Apache Storm)이 무엇인지 설명해주세요. Storm의 구성 요소는 무엇입니까?

Apache Storm은 실시간 빅데이터 분석 처리에 사용되는 오픈 소스 분산 실시간 계산 시스템입니다. 같지 않은 하둡 일괄 처리인 Apache storm은 실시간 처리를 수행하며 모든 프로그래밍 언어와 함께 사용할 수 있습니다.

Apache Storm의 구성 요소는 다음과 같습니다.

후광: Hadoop의 Job Tracker로 작동합니다. 클러스터 전체에 코드를 배포하고, 실행을 위한 계산을 업로드하고, 클러스터 전체에 작업자를 할당하고, 계산을 모니터링하고 필요에 따라 작업자를 재할당합니다.
사육사: Storm Cluster와의 통신을 위한 중재자로 사용됩니다.
관리자 : Zookeeper를 통해 Nimbus와 상호작용하며 Nimbus에서 수신한 신호에 따라 프로세스를 실행합니다.

2) 실시간 처리를 위해 Apache Storm이 첫 번째 선택인 이유는 무엇입니까?

쉬운 작동 : 운영 폭풍은 조용하고 쉽습니다.
정말 빠르다: 노드당 초당 100개의 메시지를 처리할 수 있습니다.
내결함성: 자동으로 오류를 감지하고 기능적 속성을 다시 시작합니다.
신뢰성 : 각 데이터 단위가 적어도 한 번 또는 정확히 한 번 실행되도록 보장합니다.
확장 가능 : 머신 클러스터 전체에서 실행됩니다.

3) Apache Storm에서 데이터의 스트림 흐름이 어떻게 이루어지는지 설명하세요.

Apache Storm에서 데이터는 세 가지 구성 요소가 있는 스트림 흐름입니다. 스파우트, 볼트 그리고 튜플

주둥이: Spout는 Storm의 데이터 소스입니다.
볼트: Bolt는 이러한 데이터를 처리합니다.
튜플: 데이터가 Tuple로 전달됩니다.

4) Apache Hbase와 Storm의 차이점은 무엇입니까?

아파치 스톰	아파치 Hbase
실시간으로 데이터 처리를 제공합니다. 데이터를 처리하지만 저장하지는 않습니다. 데이터가 실시간으로 처리되는 곳에서 데이터를 간소화하여 필요한 경우 경고와 조치를 취할 수 있습니다.	나중에 쿼리할 수 있도록 처리된 데이터에 대한 짧은 대기 시간 읽기를 제공합니다. 데이터를 저장하지만 저장하지는 않습니다.

5) Apache storm을 사용하여 로그 파일을 간소화할 수 있는 방법을 설명해주세요.

로그 파일을 읽으려면 다음을 구성할 수 있습니다. 주둥이 로그를 읽을 때 한 줄씩 내보냅니다. 그런 다음 분석을 위해 출력을 볼트에 할당할 수 있습니다.

6) Apache storm에서 스트림이 무엇인지, 스트림 그룹화가 무엇인지 설명해주세요.

Apache Storm에서 스트림은 그룹 또는 무제한의 튜플 시퀀스로 참조되는 반면, 스트림 그룹화는 볼트 작업 간에 스트림을 분할하는 방법을 결정합니다.

7) Apache storm의 다양한 스트림 그룹을 나열합니까?

셔플 그룹화
필드 그룹화
글로벌 그룹화
모든 그룹화
그룹화 없음
직접 그룹화
로컬 그룹화

8) Storm 적용이 금융 서비스에 어떻게 도움이 될 수 있는지 언급해 주시겠습니까?

금융 서비스에서 Storm은 예방에 도움이 될 수 있습니다.

증권 사기
주문 라우팅
가격:
규정 준수 위반

9) Apache Storm의 Topology_Message_Timeout_secs가 무엇인지 설명하세요.

Spout에서 릴리스된 메시지를 완전히 처리하기 위해 토폴로지에 할당된 최대 시간입니다. 지정된 시간 내에 메시지가 확인되지 않으면 Apache Storm은 Spout에서 메시지를 실패합니다.

10) Apache Storm에서 메시지가 어떻게 완전히 처리되는지 설명하세요.

전화로 다음튜플 Spout의 프로시저나 메소드를 사용하면 Storm은 Spout에서 튜플을 요청합니다. Spout는 다음을 제공합니다. Spoutoutput수집기 에 주어진 열 수 출력 스트림 중 하나로 튜플을 배출하는 방법입니다. 튜플을 방전하는 동안 주둥이 나중에 튜플을 인식하는 데 사용되는 "메시지 ID"를 할당합니다. 그 후, 튜플은 소비 Bolt로 전송되고 storm은 생성된 메시지 트리 추적을 담당합니다.

폭풍이 튜플이 철저하게 처리되었다고 확신하는 경우 다음을 호출할 수 있습니다. 포장전시회 원산지에 대한 절차 주둥이 Spout가 Storm에 제공한 메시지 ID를 사용하여 작업을 수행합니다.

11) Storm을 사용하여 출력을 파일에 쓰는 방법을 설명하세요.

Spout에서 파일을 읽을 때 FileReader 객체 in 열려 있는() 메서드를 사용하면 작업자 노드에 대한 판독기 개체가 초기화됩니다. 그리고 nextTuple() 메서드에서 해당 객체를 사용합니다.

12) Apache Kafka와 Apache Storm의 차이점은 무엇입니까?

아파치 카프카: 이는 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있고 한 끝점에서 다른 끝점으로 메시지를 전달할 수 있는 강력한 분산 메시징 시스템입니다.
아파치 스톰: 실시간 메시지 처리 시스템으로 실시간으로 데이터를 편집하거나 조작할 수 있습니다. Apache Storm은 Kafka에서 데이터를 가져와 몇 가지 필요한 조작을 적용합니다.

13) Storm에서 필드 그룹화를 사용할 때 알려진 필드 값에 시간 초과나 제한이 있는지 설명하십시오.

storm의 필드 그룹화는 mod 해시 함수를 사용하여 튜플을 보낼 작업을 결정하여 어떤 작업이 올바른 순서로 처리되는지 확인합니다. 이를 위해서는 캐시가 필요하지 않습니다. 따라서 알려진 필드 값에는 시간 초과나 제한이 없습니다.

이러한 면접 질문은 귀하의 비바(구술)에도 도움이 될 것입니다. 우리를 참조하십시오 아파치 튜토리얼 인터뷰에서 추가적인 우위를 점하세요.

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하나의 코멘트

#11에 대한 답변이 올바르지 않습니다. 대답은 파일에서 읽는 것에 관한 것이지만 질문은 파일에 쓰는 것에 관한 것입니다.