25 главных вопросов и ответов на собеседовании с администратором Hadoop (2024 г.)

Лучшие вопросы на собеседовании по Hadoop

Вот вопросы и ответы на собеседовании с администратором Hadoop для новичков и опытных кандидатов, желающих получить работу своей мечты.

Бесплатная загрузка PDF-файла: Вопросы для собеседования по Hadoop


1) Какие демоны необходимы для запуска кластера Hadoop?

DataNode, NameNode, TaskTracker и JobTracker необходимы для запуска кластера Hadoop.


2) Какие ОС поддерживаются развертыванием Hadoop?

Основной OS для Hadoop используется Linux. Однако с помощью дополнительного программного обеспечения его можно развернуть на платформе Windows.


3) Каковы общие форматы ввода в Hadoop?

Три широко используемых формата ввода:

  1. Ввод текста: Это формат ввода по умолчанию в Hadoop.
  2. Ключевое значение: Он используется для текстовых файлов.
  3. Последовательность: Используйте для последовательного чтения файлов.

4) В каких режимах можно запускать код Hadoop?

Hadoop можно развернуть в

  1. Автономный режим
  2. Псевдораспределенный режим
  3. Полностью распределенный режим.

5) В чем основная разница между СУБД и Hadoop?

СУРБД используется в транзакционных системах для хранения и обработки данных, тогда как Hadoop можно использовать для хранения огромных объемов данных.

Вопросы для собеседования с администратором Hadoop
Вопросы для собеседования с администратором Hadoop

6) Каковы важные требования к оборудованию для кластера Hadoop?

Особых требований к узлам данных нет. Однако узлам имен требуется определенный объем оперативной памяти для хранения образа файловой системы в памяти. Это зависит от конкретной конструкции первичного и вторичного узла имен.


7) Как бы вы развернули различные компоненты Hadoop в производстве?

Вам необходимо развернуть jobtracker и namenode на главном узле, а затем развернуть узлы данных на нескольких подчиненных узлах.


8) Что вам нужно сделать как администратору Hadoop после добавления новых узлов данных?

Вам необходимо запустить балансировщик для перераспределения данных поровну между всеми узлами, чтобы кластер Hadoop автоматически находил новые узлы данных. Чтобы оптимизировать производительность кластера, вам следует запустить ребалансировщик для перераспределения данных между узлами данных.

Вопросы для собеседования по Hadoop
Вопросы для собеседования по Hadoop

9) Какие команды оболочки Hadoop можно использовать для операции копирования?

Команда операции копирования:

  • фс –copyToLocal
  • фс – положить
  • фс –копифромлокал.

10) Какова важность узла имени?

Роль namenonde в Hadoop очень важна. Это мозг Hadoop. Он в основном отвечает за управление распределительными блоками в системе. Он также предоставляет конкретные адреса для данных в зависимости от того, когда клиент сделал запрос.


11) Объясните, как перезапустить NameNode?

Самый простой способ сделать это — запустить команду, чтобы остановить запуск сценария продажи. Просто нажмите на stop.all.sh. затем перезапускает NameNode, синхронизируя start-all-sh.


12) Что происходит, когда NameNode не работает?

Если NameNode не работает, файловая система отключается.


13) Можно ли копировать файлы между разными кластерами? Если да, то как этого добиться?

Да, мы можем копировать файлы между несколькими кластерами Hadoop. Это можно сделать с помощью распределенного копирования.


14) Существует ли какой-либо стандартный метод развертывания Hadoop?

Нет, теперь существует стандартная процедура развертывания данных с помощью Hadoop. Для всех дистрибутивов Hadoop существует несколько общих требований. Однако конкретные методы всегда будут разными для каждого администратора Hadoop.


15) Что такое distcp?

Distcp — это утилита копирования Hadoop. В основном он используется для выполнения заданий MapReduce по копированию данных. Ключевой проблемой в среде Hadoop является копирование данных между различными кластерами, и distcp также предложит предоставить несколько узлов данных для параллельного копирования данных.


16) Что такое КПП?

Контрольная точка — это метод, который принимает FsImage. Он редактирует журнал и сжимает его в новый FsImage. Таким образом, вместо воспроизведения журнала изменений NameNode можно загрузить в окончательном состоянии в памяти непосредственно из FsImage. Это, безусловно, более эффективная операция, которая сокращает время запуска NameNode.


17) Что такое осведомленность о стойках?

Это метод, который решает, как разместить блоки на основе определений стойки. Hadoop попытается ограничить сетевой трафик между узлами данных, расположенными в одной стойке. Таким образом, он будет связываться только удаленно.


18) Для чего используется команда «jps»?

Команда «jps» помогает нам определить, запущены или нет демоны Hadoop. Он также отображает все демоны Hadoop, такие как namenode, datanode, менеджер узлов, менеджер ресурсов и т. д., которые работают на машине.


19) Назовите некоторые из основных инструментов Hadoop для эффективной работы с большими данными?

«Hive», HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds и SQL — это некоторые из инструментов Hadoop, которые повышают производительность больших данных.


20) Сколько раз нужно переформатировать namenode?

Первоначально namenode необходимо форматировать только один раз. После этого он никогда не будет сформирован. Фактически, переформатирование узла имени может привести к потере данных по всему узлу имени.


21) Что такое спекулятивное исполнение?

Если узел выполняет задачу медленнее, чем главный узел. Тогда возникает необходимость избыточно выполнить еще один экземпляр той же задачи на другом узле. Таким образом, задача, завершившаяся первой, будет принята, а другая, скорее всего, будет уничтожена. Этот процесс известен как «спекулятивное исполнение».


22) Что такое большие данные?

Большие данные — это термин, который описывает большой объем данных. Большие данные можно использовать для принятия более эффективных решений и стратегических бизнес-шагов.


23) Что такое Hadoop и его компоненты?

Когда «большие данные» стали проблемой, Hadoop стал ее решением. Это структура, которая предоставляет различные услуги или инструменты для хранения и обработки больших данных. Это также помогает анализировать большие данные и принимать бизнес-решения, которые сложно принять традиционным методом.


24) Каковы основные особенности Hadoop?

Платформа Hadoop способна решить многие вопросы для больших компаний. Анализ данных. Он разработан на базе Google MapReduce, основанной на файловых системах больших данных Google.


25) В чем основная разница между «Входным разделением» и «Блоком HDFS»?

«Входное разделение» — это логическое разделение данных, а «Блок HDFS» — это физическое разделение данных.

Эти вопросы для собеседования также помогут вам в устной речи.

Поделиться

2 комментариев

  1. Аватара Суфийский говорит:

    Это фантастика и полезно

Оставьте комментарий

Ваш электронный адрес не будет опубликован. Обязательные поля помечены * *