As 25 principais perguntas e respostas da entrevista com administradores do Hadoop (2024)

Principais perguntas da entrevista sobre Hadoop

Aqui estão as perguntas e respostas da entrevista do administrador do Hadoop para calouros e também para candidatos experientes para conseguir o emprego dos sonhos.

Download gratuito de PDF: Perguntas da entrevista do Hadoop


1) Quais daemons são necessários para executar um cluster Hadoop?

DataNode, NameNode, TaskTracker e JobTracker são necessários para executar o cluster Hadoop.


2) Quais sistemas operacionais são suportados pela implantação do Hadoop?

O principal OS uso para Hadoop é Linux. No entanto, usando algum software adicional, ele pode ser implantado na plataforma Windows.


3) Quais são os formatos de entrada comuns no Hadoop?

Três formatos de entrada amplamente utilizados são:

  1. Entrada de texto: É o formato de entrada padrão no Hadoop.
  2. Valor chave: É usado para arquivos de texto simples
  3. Seqüência: Use para ler arquivos em sequência

4) Em quais modos o código Hadoop pode ser executado?

O Hadoop pode ser implantado em

  1. Modo autônomo
  2. Modo pseudo-distribuído
  3. Modo totalmente distribuído.

5) Qual é a principal diferença entre RDBMS e Hadoop?

RDBMS é usado para sistemas transacionais para armazenar e processar dados, enquanto o Hadoop pode ser usado para armazenar uma grande quantidade de dados.

Perguntas da entrevista do administrador do Hadoop
Perguntas da entrevista do administrador do Hadoop

6) Quais são os requisitos de hardware importantes para um cluster Hadoop?

Não há requisitos específicos para nós de dados. No entanto, os namenodes precisam de uma quantidade específica de RAM para armazenar a imagem do sistema de arquivos na memória. Isso depende do design específico do namenode primário e secundário.


7) Como você implantaria diferentes componentes do Hadoop na produção?

Você precisa implantar o jobtracker e o namenode no nó mestre e, em seguida, implantar os datanodes em vários nós escravos.


8) O que você precisa fazer como administrador do Hadoop após adicionar novos datanodes?

Você precisa iniciar o balanceador para redistribuir os dados igualmente entre todos os nós para que o cluster Hadoop encontre novos datanodes automaticamente. Para otimizar o desempenho do cluster, você deve iniciar o rebalanceador para redistribuir os dados entre os datanodes.

Perguntas da entrevista do Hadoop
Perguntas da entrevista do Hadoop

9) Quais são os comandos do shell do Hadoop que podem ser usados ​​para operação de cópia?

Os comandos de operação de cópia são:

  • fs –copyToLocal
  • fs –colocar
  • fs –copyFromLocal.

10) Qual a importância do namenode?

O papel do nameonde é muito importante no Hadoop. É o cérebro do Hadoop. É o grande responsável pelo gerenciamento dos blocos de distribuição do sistema. Também fornece os endereços específicos dos dados com base no momento em que o cliente fez a solicitação.


11) Explique como você irá reiniciar um NameNode?

A maneira mais fácil de fazer isso é executar o comando para interromper a execução do script de venda. Basta clicar em stop.all.sh. em seguida, reinicia o NameNode marcando o ponto em start-all-sh.


12) O que acontece quando o NameNode está inativo?

Se o NameNode estiver inativo, o sistema de arquivos ficará offline.


13) É possível copiar arquivos entre clusters diferentes? Se sim, como você pode conseguir isso?

Sim, podemos copiar arquivos entre vários clusters Hadoop. Isso pode ser feito usando cópia distribuída.


14) Existe algum método padrão para implantar o Hadoop?

Não, agora existem procedimentos padrão para implantar dados usando Hadoop. Existem poucos requisitos gerais para todas as distribuições do Hadoop. No entanto, os métodos específicos serão sempre diferentes para cada administrador do Hadoop.


15) O que é discp?

Distcp é um utilitário de cópia do Hadoop. É usado principalmente para realizar trabalhos MapReduce para copiar dados. Os principais desafios no ambiente Hadoop são a cópia de dados em vários clusters, e o distcp também oferecerá vários datanodes para cópia paralela dos dados.


16) O que é um posto de controle?

Checkpointing é um método que usa um FsImage. Ele edita o log e os compacta em um novo FsImage. Portanto, em vez de reproduzir um log de edição, o NameNode pode ser carregado no estado final da memória diretamente do FsImage. Esta é certamente uma operação mais eficiente que reduz o tempo de inicialização do NameNode.


17) O que é reconhecimento de rack?

É um método que decide como colocar os blocos com base nas definições do rack. O Hadoop tentará limitar o tráfego de rede entre datanodes que estão presentes no mesmo rack. Assim, ele só entrará em contato remotamente.


18) Qual é a utilidade do comando 'jps'?

O comando 'jps' nos ajuda a descobrir se os daemons do Hadoop estão em execução ou não. Ele também exibe todos os daemons do Hadoop, como namenode, datanode, gerenciador de nó, gerenciador de recursos, etc., que estão em execução na máquina.


19) Cite algumas das ferramentas Hadoop essenciais para um trabalho eficaz com Big Data.

“Hive”, HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds e SQL são algumas das ferramentas Hadoop que melhoram o desempenho do Big Data.


20) Quantas vezes você precisa reformatar o namenode?

O namenode só precisa ser formatado uma vez no início. Depois disso, ele nunca será formatado. Na verdade, a reformatação do namenode pode levar à perda de dados em todo o namenode.


21) O que é execução especulativa?

Se um nó estiver executando uma tarefa mais lentamente do que o nó mestre. Depois, há necessidade de executar de forma redundante mais uma instância da mesma tarefa em outro nó. Portanto, a tarefa terminada primeiro será aceita e a outra provavelmente será eliminada. Este processo é conhecido como “execução especulativa”.


22) O que é Big Data?

Big data é um termo que descreve o grande volume de dados. Big data pode ser usado para tomar melhores decisões e movimentos estratégicos de negócios.


23) O que é Hadoop e seus componentes?

Quando o “Big Data” surgiu como um problema, o Hadoop evoluiu como uma solução para ele. É um framework que fornece diversos serviços ou ferramentas para armazenar e processar Big Data. Também ajuda a analisar Big Data e a tomar decisões de negócios difíceis com o método tradicional.


24) Quais são os recursos essenciais do Hadoop?

O framework Hadoop tem a competência de resolver muitas questões para Big A análise dos dados. Ele foi projetado no Google MapReduce, que é baseado nos sistemas de arquivos Big Data do Google.


25) Qual é a principal diferença entre “Input Split” e “HDFS Block”?

“Input Split” é a divisão lógica dos dados, enquanto o “HDFS Block” é a divisão física dos dados.

Essas perguntas da entrevista também ajudarão em sua viva (oral)

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