Die häufigsten Interviewfragen für Hadoop-Administratoren für Studienanfänger [2022]

Hadoop-Administratoren zählen zu den bestbezahlten Fachleuten der Branche. Darüber hinaus nehmen die Erfassung und Nutzung von Daten von Tag zu Tag exponentiell zu. Mit dieser Zunahme steigt auch die Nachfrage nach Menschen, die problemlos mit Hadoop arbeiten können. In diesem Blog führen wir Sie durch einige der wichtigen Interviewfragen, die Hadoop-Experten gestellt werden.

Fragen und Antworten zu Hadoop-Interviews müssen gelesen werden

Q1. Erklären Sie einige Branchenanwendungen von Hadoop.

A: Apache Hadoop, allgemein als Hadoop bezeichnet, ist eine Open-Source-Programmierstufe für die anpassbare und verbreitete Analyse riesiger Informationsmengen. Es bietet eine schnelle, überlegene und praktische Untersuchung von organisierten und unorganisierten Informationen, die innerhalb der Organisation produziert werden. Es wird heute in praktisch allen Büros und Domänen eingesetzt.

Einige wichtige industrielle Anwendungen von Hadoop:

• Überwachung des Straßenverkehrs.
• Streaming-Vorbereitungen.
• Inhaltsverwaltung und Ablage von Mails.
• Präparation neuronaler Zeichen des Großhirns von Nagetieren unter Verwendung eines Hadoop-Clusters.
• Betrugserkennung.
• Werbeaktionen, die sich auf Phasen konzentrieren, nutzen Hadoop, um Snap-Transfer-, Austausch-, Video- und Online-Medieninformationen zu erfassen und aufzuschlüsseln.
• Überwachen von Inhalten, Posts, Bildern und Aufzeichnungen über Online-Medienbühnen.
• Kontinuierliche Untersuchung von Kundeninformationen zur Verbesserung der Geschäftsabwicklung.
• Felder im öffentlichen Bereich, z. B. Einblick, Bewachung, digitaler Schutz und logische Erkundung.
• Zugang zu unstrukturierten Informationen erhalten, z. B. Ergebnisse klinischer Geräte, Notizen von Spezialisten, klinische Korrespondenz, klinische Informationen, Laborergebnisse, Bildgebungsberichte und Geldinformationen.

Q2. Vergleichen Sie Hadoop mit Parallel-Computing-Systemen.

A: Hadoop ist ein Distributed-Record-Framework, das es Ihnen ermöglicht, ungeheure Informationsmengen auf Remote-Rechnern zu speichern und zu verarbeiten und sich um unerwünschte Wiederholungen von Informationen zu kümmern.

Der wesentliche Vorteil von Hadoop besteht darin, dass Informationen, da sie in wenigen Hubs, den so genannten Knoten, gespeichert werden, einfacher angemessen damit umgegangen werden können. Jeder Hub oder Knoten kann mit den darauf gespeicherten Informationen umgehen, anstatt Energie darauf zu verwenden, die Informationen immer wieder zu verschieben.

Überraschenderweise können wir im RDBMS-Verarbeitungsframework kontinuierlich Abfragen zu Informationen durchführen. Es ist jedoch nicht produktiv, Informationen in Tabellen, Datensätzen und Abschnitten zu speichern, insbesondere wenn es sich um große Datenmengen handelt.

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Q3 Nennen Sie verschiedene Modi, in denen Hadoop ausgeführt werden kann.

A: Standalone-Modus : Die Standardmethode von Hadoop verwendet ein lokales Speicher-Framework, um die Eingabe aufzunehmen und die Ausgabe auszugeben. Dieser Modus wird im Wesentlichen wegen der einfachen Debugging-Optionen verwendet und unterstützt kein HDFS.

Für die Datensätze mapred-site.xml, center site.xml und hdfs-site.xml ist keine benutzerdefinierte Einrichtung erforderlich. Dieser Modus arbeitet viel schneller als andere Modi.

• Pseudo-verteilter Modus (Single-Node-Cluster) : In diesem Modus benötigen wir für alle 3 Datensätze, über die wir zuvor gesprochen haben, ein separates Setup. In diesem Modus laufen alle Daemons auf einem Knoten, und in diesem Sinne werden sowohl Master- als auch Slave-Hubs im Wesentlichen gleich.
• Vollständig verteilter Modus (Multi-Hub-Cluster) : Dieser Modus ist definiert als die Erstellungsphase von Hadoop, in der Informationen verwendet und über einige wenige Knoten in einem Hadoop-Cluster verteilt werden. Separate Hubs werden als Master und Slave aufgeteilt.

F4: Erklären Sie den Hauptunterschied zwischen InputSplit und HDFS-Block.

A: Ein Block kann als physische Darstellung von Informationen und Daten definiert werden, während die Teilung die logische Darstellung aller Daten ist, die im Block vorhanden sind. Split fungiert als Brücke zwischen dem Block und dem Mapper.

Angenommen, wir haben 2 Blöcke:

• ii nnteell
• ich paatt

Wenn wir uns an die Prinzipien der Karte halten, wird sie Block 1 von ii bis ll lesen, würde aber nicht herausfinden, wie Block 2 in dieser Situation zu lesen ist. Um dies zu lösen, benötigen wir ein logisches Bündel von Block 1 und Block 2, das leicht als ein einzelner Block gelesen werden kann. Hier kommt Split ins Spiel.

Darüber hinaus bildet split ein Schlüssel-Wert-Paar unter Verwendung des InputFormats und erstellt mehrere Datensätze des Readers und verarbeitet diese weiter zur Karte für die nachfolgende Verarbeitung durch InputSplit. Es gibt uns auch die Flexibilität der Speicherung, wodurch wir die Aufteilungsgröße erhöhen können, um die Gesamtzahl der erstellten Karten zu verringern.

F5: Nennen Sie einige gängige Eingabeformate, die in Hadoop verwendet werden.

A: Es gibt hauptsächlich 3 Eingabeformate in Hadoop:

• Texteingabeformat : Dies wird standardmäßig in Hadoop verwendet.
• Schlüsselwert-Eingabeformat : Wird hauptsächlich bevorzugt, wenn die Textdateien in mehrere Zeilen aufgeteilt sind.
• Sequence File Input Format : Es wird hauptsächlich zum sequenziellen Lesen von Dateien verwendet.

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F6: Nennen Sie die Hauptkomponenten einer beliebigen Hadoop-Anwendung.

A: Die Hauptkomponenten von Hadoop sind-

• HBase zum Speichern von Daten
• Apache Flume, Sqoop, Chukwa – verwendet als Datenintegrationskomponente
• Ambari, Oozie und ZooKeeper – Komponente für Datenverwaltung und -überwachung
• Thrift und Avro – Datenserialisierungskomponenten
• Apache Mahout und Drill – für Data-Intelligence-Zwecke
• Hadoop-Common
• HDFS
• Hadoop MapReduce
• GARN
• SCHWEIN und HIVE

F7: Was ist „Rack Awareness“?

A: Der NameNode in Hadoop verwendet das Rack Awareness-System, um zu entscheiden, wie sich die Blöcke und ihre Kopien in der Hadoop-Gruppe befinden. Der Datenverkehr zwischen DataNodes innerhalb eines ähnlichen Racks wird durch Rack-Definitionen begrenzt. Bei diesem System werden die ersten beiden Kopien eines Blocks in einem Gestell gelagert und die dritte Kopie wird in einem anderen Block gelagert.

Fazit

Ich hoffe, Ihnen hat unser Blog zu Interviewfragen für Hadoop-Administratoren gefallen . Es ist jedoch wirklich wichtig, dass Sie über umfassende Hadoop-Fähigkeiten und -Kenntnisse verfügen, bevor Sie zum Vorstellungsgespräch erscheinen. Sie können hier auf einige der wichtigen Hadoop-Tutorials in unserem Blog verweisen,

Hadoop-Tutorial: Ultimativer Leitfaden zum Erlernen von Big Data Hadoop 2022

Was ist Hadoop? Einführung in Hadoop, Funktionen und Anwendungsfälle

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