Топ-25 запитань і відповідей на інтерв’ю з адміністраторами Hadoop (2025)
Найпопулярніші запитання на співбесіді щодо Hadoop
Ось питання та відповіді на співбесіді з адміністратором Hadoop для новачків, а також для досвідчених кандидатів, щоб отримати роботу своєї мрії.
Безкоштовне завантаження у форматі PDF: Hadoop Interview Questions
1) Які демони потрібні для запуску кластера Hadoop?
Для запуску кластера Hadoop потрібні DataNode, NameNode, TaskTracker і JobTracker.
2) Які ОС підтримуються розгортанням Hadoop?
Головний OS використання для Hadoop — Linux. Однак за допомогою додаткового програмного забезпечення його можна розгорнути на платформі Windows.
3) Які поширені формати введення в Hadoop?
Три широко використовувані формати введення:
- Введення тексту: Це стандартний формат введення в Hadoop.
- Ключове значення: Використовується для звичайних текстових файлів
- Послідовність: Використовуйте для послідовного читання файлів
4) У яких режимах можна запускати код Hadoop?
Hadoop можна розгорнути в
- Автономний режим
- Псевдорозподілений режим
- Повністю розподілений режим.
5) У чому головна відмінність між RDBMS і Hadoop?
RDBMS використовується для транзакційних систем для зберігання та обробки даних, тоді як Hadoop може використовуватися для зберігання величезної кількості даних.
6) Які важливі вимоги до апаратного забезпечення для кластера Hadoop?
Спеціальних вимог до вузлів даних немає. Однак вузли namenodes потребують певної кількості оперативної пам’яті для зберігання образу файлової системи в пам’яті. Це залежить від конкретної конструкції основного та вторинного вузла.
7) Як би ви розгорнули різні компоненти Hadoop у виробництві?
Вам потрібно розгорнути jobtracker і namenode на головному вузлі, а потім розгорнути datanodes на кількох підлеглих вузлах.
8) Що вам потрібно зробити як адміністратору Hadoop після додавання нових вузлів даних?
Вам потрібно запустити балансир для рівномірного перерозподілу даних між усіма вузлами, щоб кластер Hadoop автоматично знаходив нові вузли даних. Щоб оптимізувати продуктивність кластера, вам слід запустити ребалансіратор для перерозподілу даних між вузлами даних.
9) Які команди оболонки Hadoop можна використовувати для операції копіювання?
Команда операції копіювання:
- fs –copyToLocal
- fs – поставити
- fs –copyFromLocal.
10) Яке значення має namenode?
Роль namenonde дуже важлива в Hadoop. Це мозок Hadoop. Він значною мірою відповідає за керування розподільними блоками в системі. Він також надає конкретні адреси для даних на основі того, коли клієнт зробив запит.
11) Поясніть, як ви перезапустите NameNode?
Найпростіший спосіб це зробити — запустити команду, щоб зупинити запуск сценарію продажу. Просто натисніть stop.all.sh. потім перезапускає NameNode за тактовою частотою start-all-sh.
12) Що відбувається, коли NameNode не працює?
Якщо NameNode не працює, файлова система переходить в автономний режим.
13) Чи можна копіювати файли між різними кластерами? Якщо так, то як ви можете цього досягти?
Так, ми можемо копіювати файли між кількома кластерами Hadoop. Це можна зробити за допомогою розподіленої копії.
14) Чи існує стандартний метод розгортання Hadoop?
Ні, тепер існує стандартна процедура розгортання даних за допомогою Hadoop. Є кілька загальних вимог до всіх дистрибутивів Hadoop. Однак конкретні методи завжди відрізнятимуться для кожного адміністратора Hadoop.
15) Що таке distcp?
Distcp — утиліта для копіювання Hadoop. Він в основному використовується для виконання завдань MapReduce для копіювання даних. Основними проблемами в середовищі Hadoop є копіювання даних між різними кластерами, а distcp також запропонує надати кілька вузлів даних для паралельного копіювання даних.
16) Що таке контрольно-пропускний пункт?
Контрольні точки — це метод, який приймає FsImage. Він редагує журнал і стискає їх у новий FsImage. Таким чином, замість повторного відтворення журналу редагування, NameNode можна завантажити в кінцевому стані в пам’яті безпосередньо з FsImage. Безумовно, це більш ефективна операція, яка зменшує час запуску NameNode.
17) Що таке усвідомлення стійки?
Це метод, який вирішує, як розмістити базу блоків на визначеннях стійки. Hadoop спробує обмежити мережевий трафік між вузлами даних, які присутні в одній стійці. Таким чином, він буде зв'язуватися лише з дистанційним керуванням.
18) Яке використання команди 'jps'?
Команда 'jps' допомагає нам визначити, чи працюють демони Hadoop чи ні. Він також відображає всі демони Hadoop, такі як namenode, datanode, менеджер вузлів, менеджер ресурсів тощо, які працюють на машині.
19) Назвіть кілька основних інструментів Hadoop для ефективної роботи з великими даними?
«Hive», HBase, HDFS, ZooKeeper, NoSQL, Lucene/SolrSee, Avro, Oozie, Flume, Clouds та SQL це деякі з інструментів Hadoop, які підвищують продуктивність великих даних.
20) Скільки разів вам потрібно переформатувати namenode?
Namenode потрібно відформатувати лише один раз на початку. Після цього він ніколи не буде відформатований. Насправді переформатування вузла назви може призвести до втрати даних у всьому вузлі назви.
21) Що таке спекулятивне виконання?
Якщо вузол виконує завдання повільніше, ніж головний вузол. Потім виникає потреба в надмірному виконанні ще одного екземпляра того самого завдання на іншому вузлі. Таким чином, завдання, виконане першим, буде прийнято, а інший, ймовірно, буде вбито. Цей процес відомий як «спекулятивне виконання».
22) Що таке великі дані?
Великі дані – це термін, який описує великий обсяг даних. Великі дані можна використовувати для прийняття кращих рішень і стратегічних кроків у бізнесі.
23) Що таке Hadoop і його компоненти?
Коли «великі дані» виникли як проблема, Hadoop розвинувся як її вирішення. Це структура, яка надає різні послуги або інструменти для зберігання та обробки великих даних. Це також допомагає аналізувати великі дані та приймати бізнес-рішення, складні за допомогою традиційного методу.
24) Які основні функції Hadoop?
Фреймворк Hadoop має компетенцію вирішення багатьох питань для Big Аналіз даних. Його розроблено на основі Google MapReduce, яка базується на файлових системах великих даних Google.
25) Яка головна відмінність між «Розділенням входу» та «Блоком HDFS»?
«Input Split» — це логічний поділ даних, а «HDFS Block» — це фізичний поділ даних.
Ці запитання для співбесіди також допоможуть вам у життєдіяльності (усному)
Вам може сподобатися:
Гарний!!
Це фантастично та корисно