新入生向けの最も一般的なHadoop管理者インタビューの質問[2022]
公開: 2021-01-03Hadoop管理者は、業界で最も給与の高い専門家の1人として数えられています。 これに加えて、データの収集と使用は日々指数関数的に増加しています。 この増加に伴い、Hadoopを簡単に操作できる人の需要も高まっています。 このブログでは、Hadoopの専門家に尋ねられる重要なインタビューの質問のいくつかを紹介します。
Hadoopインタビューの質問と回答を読む必要があります
Q1。 Hadoopのいくつかの業界アプリケーションを説明します。
A： Apache Hadoopは、一般にHadoopと呼ばれ、大量の情報を適応可能かつ広範に分析するためのオープンソースプログラミングステージです。 組織内で生成された組織化された情報と組織化されていない情報の迅速で優れた実用的な調査を提供します。 今日、事実上すべてのオフィスとドメインで利用されています。
Hadoopのいくつかの主要な産業用途：
- 道路の交通を監視します。
- ストリーミングの準備。
- コンテンツ管理とメールのファイリング。
- Hadoopクラスターを利用した齧歯類の大脳ニューロンの兆候の準備。
- 不正の識別。
- ステージに焦点を当てたプロモーションでは、Hadoopを利用して、スナップ転送、交換、ビデオ、およびオンラインメディア情報をキャッチして分解しています。
- オンラインメディアステージを介してコンテンツ、投稿、写真、録音を監督します。
- 業務遂行を改善するためにクライアント情報を継続的に調査します。
- パブリックエリアのフィールド。たとえば、洞察、警備、デジタル保護、論理的探索。
- 非構造化情報、たとえば、臨床ガジェット、専門家のメモ、臨床通信、臨床情報、検査結果、画像レポート、および金銭情報からの歩留まりへのアドミタンスを取得します。
Q2。 Hadoopを並列コンピューティングシステムと比較してください。
A： Hadoopは、大量の情報をリモートマシンに保存して処理し、不要な情報の繰り返しを処理できる分散レコードフレームワークです。
Hadoopの本質的な利点は、情報がノードと呼ばれるいくつかのハブに格納されるため、適切な方法で情報を処理するのが簡単になることです。 すべてのハブまたはノードは、情報を何度も移動することにエネルギーを投資するのではなく、そこに格納されている情報を処理できます。
驚いたことに、RDBMS処理フレームワークでは、情報に関するクエリを継続的に行うことができます。 ただし、特にデータが大量にある場合は、テーブル、レコード、およびセクションに情報を格納することは生産的ではありません。
読む： Hadoop管理者になる方法は？
Q3Hadoopを実行できるさまざまなモードに名前を付けてください。
A：スタンドアロンモード：Hadoopのデフォルトの方法では、ローカルストレージフレームワークを使用して入力を取り込み、出力を出力します。 このモードは、デバッグオプションが簡単なため基本的に使用され、HDFSをサポートしていません。
mapred-site.xml、center site.xml、およびhdfs-site.xmlレコードにカスタム設定は必要ありません。 このモードは、他のモードよりもはるかに高速に動作します。
- 疑似分散モード（単一ノードクラスター） ：このモードでは、前に説明した3つのレコードすべてについて、個別のセットアップが必要です。 このモードでは、すべてのデーモンが1つのノードで実行されており、これらの線に沿って、マスターハブとスレーブハブの両方が基本的に同じになります。
- 完全分散モード（マルチハブクラスター） ：このモードは、情報がHadoopクラスター上のいくつかのノードに利用および分散されるHadoopの作成期間として定義されます。 別々のハブがマスターとスレーブとして割り当てられます。
Q4：InputSplitとHDFSブロックの主な違いを説明してください。
A：ブロックは情報とデータの物理的表現として定義できますが、分割はブロック内に存在するデータの論理的表現です。 スプリットは、ブロックとマッパーの間のブリッジとして機能します。
2つのブロックがあると仮定します。
- ii nntteell
- 私はppaatt
マップの原則に従うと、ブロック1はiiからllまで読み取られますが、その状況でブロック2を読み取る方法はわかりません。 これを解決するには、単一のブロックとして簡単に読み取ることができるブロック1とブロック2の論理バンドルが必要になります。 ここでスプリットが活躍します。
さらに、splitは、InputFormatを利用してキーと値のペアを形成し、リーダーの複数のレコードを作成し、これをさらにマップに処理して、InputSplitによる後続の処理を行います。 また、ストレージの柔軟性が得られるため、分割サイズを大きくして、形成されるマップの総数を減らすことができます。
Q5：Hadoopで使用される一般的な入力形式をいくつか挙げてください。
A： Hadoopには主に3つの入力形式があります。
- テキスト入力フォーマット：これはHadoopのデフォルトとして使用されます。
- Key-Value入力形式：テキストファイルが複数行に分割されている場合に主に推奨されます。
- シーケンスファイル入力フォーマット：主にファイルを順番に読み取るために使用されます。
また読む：Hadoopプロジェクトのアイデアとトピック
Q6：Hadoopアプリケーションの主要なコンポーネントをリストアップしてください。
A： Hadoopの主要なコンポーネントは次のとおりです-
- データを保存するためのHBase
- Apache Flume、Sqoop、Chukwa –データ統合コンポーネントとして使用
- Ambari、Oozie、ZooKeeper –データの管理と監視に使用されるコンポーネント
- ThriftおよびAvro–データシリアル化コンポーネント
- Apache Mahout and Drill –データインテリジェンスの目的で
- Hadoop Common
- HDFS
- Hadoop MapReduce
- 糸
- PIGとHIVE
Q7： 「ラックアウェアネス」とは何ですか？
A： HadoopのNameNodeは、Rack Awarenessシステムを使用して、ブロックとそのコピーがHadoopグループにどのように含まれるかを決定します。 同様のラック内のDataNode間のトラフィックは、ラック定義によって制限されます。 このシステムでは、ブロックの最初の2つのレプリカが1つのラックに格納され、3番目のレプリカが別のブロックに格納されます。
結論
Hadoop管理者インタビューの質問に関するブログが気に入っていただけたでしょうか。 ただし、面接に参加する前に、Hadoopのスキルと知識を網羅しておくことが非常に重要です。 こちらのブログで重要なHadoopチュートリアルのいくつかを参照できます。
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