Nangungunang 25 Mga Tanong at Sagot sa Panayam ng Admin ng Hadoop (2025)

Nangungunang Mga Tanong sa Panayam sa Hadoop

Narito ang mga tanong at sagot sa panayam ng Hadoop Admin para sa mga fresher pati na rin sa mga may karanasang kandidato upang makuha ang kanilang pinapangarap na trabaho.

Libreng PDF Download: Hadoop Interview Questions

1) Anong mga daemon ang kailangan para magpatakbo ng isang Hadoop cluster?

Ang DataNode, NameNode, TaskTracker, at JobTracker ay kinakailangan upang patakbuhin ang Hadoop cluster.

2) Aling OS ang sinusuportahan ng pag-deploy ng Hadoop?

Ang pangunahing OS ang ginagamit para sa Hadoop ay Linux. Gayunpaman, sa pamamagitan ng paggamit ng ilang karagdagang software, maaari itong i-deploy sa Windows platform.

3) Ano ang mga karaniwang Input Format sa Hadoop?

Tatlong ginagamit na format ng pag-input ay:

Input ng Teksto: Ito ay default na format ng pag-input sa Hadoop.
Pangunahing Halaga: Ginagamit ito para sa mga plain text file
Sequence: Gamitin para sa pagbabasa ng mga file sa pagkakasunud-sunod

4) Anong mga mode ang maaaring patakbuhin ang Hadoop code?

Maaaring i-deploy ang Hadoop

Standalone mode
Pseudo-distributed mode
Ganap na ipinamahagi na mode.

5) Ano ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng RDBMS at Hadoop?

Ginagamit ang RDBMS para sa mga transactional system upang mag-imbak at magproseso ng data samantalang ang Hadoop ay maaaring gamitin upang mag-imbak ng malaking halaga ng data.

Mga Tanong sa Panayam ng Admin ng Hadoop

6) Ano ang mahahalagang kinakailangan ng hardware para sa isang Hadoop cluster?

Walang mga partikular na kinakailangan para sa mga node ng data. Gayunpaman, ang mga namenode ay nangangailangan ng isang tiyak na halaga ng RAM upang mag-imbak ng imahe ng filesystem sa memorya. Depende ito sa partikular na disenyo ng pangunahin at pangalawang namenode.

7) Paano mo ide-deploy ang iba't ibang bahagi ng Hadoop sa produksyon?

Kailangan mong mag-deploy ng jobtracker at namenode sa master node pagkatapos ay mag-deploy ng mga datanode sa maraming slave node.

8) Ano ang kailangan mong gawin bilang admin ng Hadoop pagkatapos magdagdag ng mga bagong datanode?

Kailangan mong simulan ang balancer para sa muling pamamahagi ng data nang pantay-pantay sa lahat ng mga node upang awtomatikong makahanap ng mga bagong datanode ang Hadoop cluster. Upang ma-optimize ang pagganap ng cluster, dapat mong simulan ang rebalancer upang muling ipamahagi ang data sa pagitan ng mga datanode.

9) Ano ang mga utos ng Hadoop shell na maaaring gamitin para sa operasyon ng pagkopya?

Ang utos ng operasyon ng kopya ay:

fs –copyToLocal
fs – ilagay
fs –copyFromLocal.

10) Ano ang Kahalagahan ng namenode?

Napakahalaga ng papel ng namenonde sa Hadoop. Ito ang utak ng Hadoop. Ito ay higit na responsable para sa pamamahala ng mga bloke ng pamamahagi sa system. Nagbibigay din ito ng mga tukoy na address para sa data na nakabatay noong gumawa ng kahilingan ang kliyente.

11) Ipaliwanag kung paano mo i-restart ang isang NameNode?

Ang pinakamadaling paraan ng paggawa ay ang patakbuhin ang command na huminto sa pagpapatakbo ng sell script. I-click lang ang stop.all.sh. pagkatapos ay i-restart ang NameNode sa pamamagitan ng pag-clocking sa start-all-sh.

12) Ano ang mangyayari kapag naka-down ang NameNode?

Kung naka-down ang NameNode, offline ang file system.

13) Posible bang kopyahin ang mga file sa pagitan ng iba't ibang mga kumpol? Kung oo, Paano mo ito makakamit?

Oo, maaari kaming kumopya ng mga file sa pagitan ng maraming cluster ng Hadoop. Magagawa ito gamit ang ipinamahagi na kopya.

14) Mayroon bang anumang karaniwang paraan upang i-deploy ang Hadoop?

Hindi, mayroon na ngayong karaniwang pamamaraan upang mag-deploy ng data gamit ang Hadoop. Mayroong ilang mga pangkalahatang kinakailangan para sa lahat ng mga pamamahagi ng Hadoop. Gayunpaman, palaging mag-iiba ang mga partikular na pamamaraan para sa bawat admin ng Hadoop.

15) Ano ang distcp?

Ang Distcp ay isang Hadoop copy utility. Pangunahing ginagamit ito para sa pagsasagawa ng mga trabaho sa MapReduce upang kopyahin ang data. Ang mga pangunahing hamon sa kapaligiran ng Hadoop ay ang pagkopya ng data sa iba't ibang mga kumpol, at mag-aalok din ang distcp na magbigay ng maraming datanode para sa parallel na pagkopya ng data.

16) Ano ang checkpoint?

Ang checkpointing ay isang paraan na kumukuha ng FsImage. Ine-edit nito ang log at i-compact ang mga ito sa isang bagong FsImage. Samakatuwid, sa halip na i-replay ang isang edit log, ang NameNode ay maaaring i-load sa huling in-memory na estado nang direkta mula sa FsImage. Ito ay tiyak na mas mahusay na operasyon na binabawasan ang oras ng pagsisimula ng NameNode.

17) Ano ang kamalayan ng rack?

Ito ay isang paraan na nagpapasya kung paano ilagay ang mga bloke base sa mga kahulugan ng rack. Susubukan ng Hadoop na limitahan ang trapiko sa network sa pagitan ng mga datanode na naroroon sa parehong rack. Kaya iyon, ito ay makipag-ugnayan lamang sa remote.

18) Ano ang gamit ng 'jps' command?

Ang command na 'jps' ay tumutulong sa amin na malaman na ang mga Hadoop daemon ay tumatakbo o hindi. Ipinapakita rin nito ang lahat ng Hadoop daemon tulad ng namenode, datanode, node manager, resource manager, atbp. na tumatakbo sa makina.

19) Pangalanan ang ilan sa mga mahahalagang tool ng Hadoop para sa epektibong pagtatrabaho sa Big Data?

“Hive,” HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds, at SQL ay ilan sa mga tool ng Hadoop na nagpapahusay sa pagganap ng Big Data.

20) Ilang beses mo kailangang i-reformat ang namenode?

Isang beses lang kailangang mag-format ang namenode sa simula. Pagkatapos nito, hindi na ito ma-format. Sa katunayan, ang pag-reformat ng namenode ay maaaring humantong sa pagkawala ng data sa buong namenode.

21) Ano ang speculative execution?

Kung ang isang node ay nagpapatupad ng isang gawain nang mas mabagal pagkatapos ay ang master node. Pagkatapos ay may mga pangangailangan na paulit-ulit na magsagawa ng isa pang pagkakataon ng parehong gawain sa isa pang node. Kaya't ang gawaing natapos muna ay tatanggapin at ang isa ay malamang na mapatay. Ang prosesong ito ay kilala bilang "speculative execution."

22) Ano ang Big Data?

Ang malaking data ay isang termino na naglalarawan sa malaking dami ng data. Maaaring gamitin ang malaking data upang makagawa ng mas mahusay na mga desisyon at madiskarteng mga hakbang sa negosyo.

23) Ano ang Hadoop at ang mga bahagi nito?

Nang lumitaw ang "Big Data" bilang isang problema, ang Hadoop ay nagbago bilang isang solusyon para dito. Ito ay isang balangkas na nagbibigay ng iba't ibang serbisyo o tool upang mag-imbak at magproseso ng Big Data. Nakakatulong din itong pag-aralan ang Big Data at gumawa ng mga desisyon sa negosyo na mahirap gamit ang tradisyonal na pamamaraan.

24) Ano ang mga mahahalagang katangian ng Hadoop?

Ang Hadoop framework ay may kakayahan sa paglutas ng maraming tanong para sa Big Pagsusuri sa datos. Dinisenyo ito sa Google MapReduce na nakabatay sa Big Data file system ng Google.

25) Ano ang pangunahing pagkakaiba sa pagitan ng isang “Input Split” at “HDFS Block”?

Ang "Input Split" ay ang lohikal na dibisyon ng data habang ang "HDFS Block" ay ang pisikal na dibisyon ng data.

Ang mga tanong sa panayam na ito ay makakatulong din sa iyong viva(orals)

Maaari mong magustuhan:

2 Comments

Ayos!!

tumugon

Ito ay hindi kapani-paniwala at kapaki-pakinabang