Top 25 sollicitatievragen en antwoorden voor Hadoop-beheerders (2025)
Belangrijkste Hadoop-interviewvragen
Hier zijn sollicitatievragen en antwoorden voor Hadoop Admin voor zowel eerstejaars als ervaren kandidaten om hun droombaan te krijgen.
Gratis pdf-download: Hadoop-interviewvragen
1) Welke daemons zijn nodig om een Hadoop-cluster uit te voeren?
DataNode, NameNode, TaskTracker en JobTracker zijn vereist om het Hadoop-cluster uit te voeren.
2) Welke besturingssystemen worden ondersteund door de Hadoop-implementatie?
De belangrijkste OS gebruik voor Hadoop is Linux. Door gebruik te maken van aanvullende software kan het echter op het Windows-platform worden geïmplementeerd.
3) Wat zijn de gebruikelijke invoerformaten in Hadoop?
Drie veelgebruikte invoerformaten zijn:
- Tekst invoer: Het is het standaardinvoerformaat in Hadoop.
- Sleutel waarde: Het wordt gebruikt voor platte tekstbestanden
- Volgorde: Gebruiken om bestanden op volgorde te lezen
4) In welke modi kan Hadoop-code worden uitgevoerd?
Hadoop kan worden ingezet in
- Standalone modus
- Pseudo-gedistribueerde modus
- Volledig gedistribueerde modus.
5) Wat is het belangrijkste verschil tussen RDBMS en Hadoop?
RDBMS wordt gebruikt voor transactiesystemen om de gegevens op te slaan en te verwerken, terwijl Hadoop kan worden gebruikt om de enorme hoeveelheid gegevens op te slaan.
6) Wat zijn de belangrijke hardwarevereisten voor een Hadoop-cluster?
Er zijn geen specifieke vereisten voor dataknooppunten. De naamodes hebben echter een specifieke hoeveelheid RAM nodig om de bestandssysteemafbeelding in het geheugen op te slaan. Dit hangt af van het specifieke ontwerp van het primaire en secundaire naamknooppunt.
7) Hoe zou u verschillende componenten van Hadoop in de productie inzetten?
U moet jobtracker en namenode op het masterknooppunt implementeren en vervolgens datanodes op meerdere slave-knooppunten implementeren.
8) Wat moet je doen als Hadoop-beheerder na het toevoegen van nieuwe datanodes?
U moet de balancer starten om gegevens gelijkmatig over alle knooppunten te herverdelen, zodat het Hadoop-cluster automatisch nieuwe datanodes zal vinden. Om de clusterprestaties te optimaliseren, moet u rebalancer starten om de gegevens tussen datanodes opnieuw te verdelen.
9) Wat zijn de Hadoop-shell-opdrachten die kunnen worden gebruikt voor kopieerbewerkingen?
De kopieerbewerkingsopdrachten zijn:
- fs –copyToLocal
- fs –zet
- fs –copyFromLocal.
10) Wat is het belang van de naamknoop?
De rol van naamonde is zeer cruciaal in Hadoop. Het zijn de hersenen van de Hadoop. Het is grotendeels verantwoordelijk voor het beheer van de distributieblokken op het systeem. Het levert ook de specifieke adressen voor de gegevens op basis van het moment waarop de klant een verzoek deed.
11) Leg uit hoe u een NameNode opnieuw start?
De eenvoudigste manier om dit te doen is door de opdracht uit te voeren om het verkoopscript te stoppen. Klik gewoon op stop.all.sh. start vervolgens de NameNode opnieuw op door te klokken op start-all-sh.
12) Wat gebeurt er als de NameNode niet beschikbaar is?
Als de NameNode niet beschikbaar is, gaat het bestandssysteem offline.
13) Is het mogelijk om bestanden tussen verschillende clusters te kopiëren? Zo ja, hoe kunt u dit bereiken?
Ja, we kunnen bestanden kopiëren tussen meerdere Hadoop-clusters. Dit kan worden gedaan met behulp van gedistribueerde kopieën.
14) Is er een standaardmethode om Hadoop te implementeren?
Nee, er is nu een standaardprocedure om gegevens te implementeren met behulp van Hadoop. Er zijn enkele algemene vereisten voor alle Hadoop-distributies. De specifieke methoden zullen echter altijd verschillend zijn voor elke Hadoop-beheerder.
15) Wat is distcp?
Distcp is een Hadoop-kopieerhulpprogramma. Het wordt voornamelijk gebruikt voor het uitvoeren van MapReduce-taken om gegevens te kopiëren. De belangrijkste uitdagingen in de Hadoop-omgeving zijn het kopiëren van gegevens tussen verschillende clusters, en distcp zal ook aanbieden om meerdere datanodes te bieden voor het parallel kopiëren van de gegevens.
16) Wat is een controlepunt?
Checkpointing is een methode waarvoor een FsImage nodig is. Het bewerkt de logbestanden en comprimeert ze tot een nieuwe FsImage. Daarom kan de NameNode, in plaats van een bewerkingslog opnieuw af te spelen, rechtstreeks vanuit de FsImage in de uiteindelijke in-memory-status worden geladen. Dit is zeker een efficiëntere werking waardoor de opstarttijd van NameNode wordt verkort.
17) Wat is rackbewustzijn?
Het is een methode die bepaalt hoe blokken moeten worden geplaatst op basis van de rackdefinities. Hadoop zal proberen het netwerkverkeer tussen datanodes die in hetzelfde rack aanwezig zijn, te beperken. Zodat het alleen op afstand contact maakt.
18) Wat is het nut van de opdracht 'jps'?
De opdracht 'jps' helpt ons te ontdekken of de Hadoop-daemons actief zijn of niet. Het toont ook alle Hadoop-daemons zoals namenode, datanode, node manager, resource manager, etc. die op de machine draaien.
19) Noem enkele van de essentiële Hadoop-tools voor effectief werken met Big Data?
“Hive”, HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds en SQL zijn enkele van de Hadoop-tools die de prestaties van Big Data verbeteren.
20) Hoe vaak moet u de naamnode opnieuw formatteren?
De namenode hoeft in het begin slechts één keer te worden geformatteerd. Daarna zal het nooit meer worden geformatteerd. In feite kan het opnieuw formatteren van het naamknooppunt leiden tot verlies van gegevens op het gehele naamknooppunt.
21) Wat is speculatieve executie?
Als een knooppunt een taak langzamer uitvoert dan het hoofdknooppunt. Dan is het nodig om nog een exemplaar van dezelfde taak redundant uit te voeren op een ander knooppunt. Dus de taak die als eerste is voltooid, wordt geaccepteerd en de andere wordt waarschijnlijk gedood. Dit proces staat bekend als ‘speculatieve executie’.
22) Wat zijn bigdata?
Big data is een term die de grote hoeveelheid data beschrijft. Big data kunnen worden gebruikt om betere beslissingen te nemen en strategische zakelijke stappen te zetten.
23) Wat is Hadoop en zijn componenten?
Toen ‘Big Data’ als een probleem naar voren kwam, evolueerde Hadoop als oplossing ervoor. Het is een raamwerk dat verschillende diensten of hulpmiddelen biedt voor het opslaan en verwerken van Big Data. Het helpt ook om Big Data te analyseren en zakelijke beslissingen te nemen die moeilijk zijn via de traditionele methode.
24) Wat zijn de essentiële kenmerken van Hadoop?
Het Hadoop-framework heeft de competentie om veel vragen voor Big op te lossen Data-analyse. Het is ontworpen op Google MapReduce, dat is gebaseerd op de Big Data-bestandssystemen van Google.
25) Wat is het belangrijkste verschil tussen een “Input Split” en “HDFS Block”?
"Input Split" is de logische verdeling van de gegevens, terwijl het "HDFS Block" de fysieke verdeling van de gegevens is.
Deze interviewvragen zullen ook helpen bij je viva (oralen)
Je houdt misschien van:
Goed zo!!
Het is fantastisch en nuttig