Las 5 preguntas y respuestas más frecuentes de la entrevista de Sqoop en 2022

Sqoop es una de las herramientas de transferencia de datos más utilizadas que se utilizan principalmente para transferir datos entre servidores de administración de bases de datos relacionales (RDBMS) y el ecosistema Hadoop. Es una herramienta de código abierto que importa los diferentes tipos de datos de RDBMS, como Oracle, MySQL, etc., al HDFS (sistema de archivos Hadoop). También ayuda a exportar los datos de HDFS a RDBMS.

Con la creciente demanda de personalización e investigación basada en datos, la cantidad de oportunidades laborales para los profesionales de Sqoop ha experimentado un enorme aumento. Si está averiguando la mejor manera de presentarse a una entrevista de Sqoop y desea conocer algunas de las posibles preguntas exclusivas de la entrevista que se pueden hacer en 2022

, este artículo es el lugar adecuado para empezar.

Todos sabemos que cada entrevista se diseña de manera diferente según la mentalidad del entrevistador y los requisitos del empleador. Teniendo en cuenta todo esto, hemos diseñado un conjunto de preguntas importantes para la entrevista de Sqoop que un entrevistador puede formular potencialmente en un caso general.

Preguntas y respuestas de la entrevista de Sqoop

Q1. ¿Cómo ayuda el controlador JDBC en la configuración de Sqoop?

R: La tarea principal de un controlador JDBC es integrar varias bases de datos relacionales con Sqoop. Casi todos los proveedores de bases de datos desarrollan el conector JDBC, que está disponible en forma de controlador específico para una base de datos en particular. Entonces, para interactuar con una base de datos, Sqoop usa el controlador JDBC de esa base de datos en particular.

Q2. ¿Cómo podemos controlar la cantidad de mapeadores usando el comando Sqoop?

R: La cantidad de mapeadores se puede controlar fácilmente en Sqoop con la ayuda del comando de parámetro –num-mapers en Sqoop. El número de tareas del mapa está controlado por los argumentos –num-mappers, que finalmente se puede ver como el grado de paralelismo total que se utiliza. Se recomienda enfáticamente que se comience con una pequeña cantidad de tareas y luego se continúe aumentando la cantidad de mapeadores.

Sintaxis: “-m, –num-mappers”

Q3. ¿Qué sabes sobre la metatienda de Sqoop?

R: El metastore Sqoop es una de las herramientas más utilizadas en el ecosistema Sqoop, que ayuda al usuario a configurar la aplicación Sqoop para integrar el proceso de alojamiento de un repositorio compartido que está presente en forma de metadatos. Este metastore es muy útil para ejecutar trabajos y administrar diferentes usuarios según sus roles y tareas.

Para lograr tareas de manera eficiente, Sqoop permite que múltiples usuarios realicen múltiples tareas o actividades simultáneamente. De forma predeterminada, el metastore de Sqoop se definirá como una representación en memoria. Cada vez que se genera una tarea dentro de Sqoop, su definición se almacena dentro del metastore y también se puede enumerar si es necesario con la ayuda de los trabajos de Sqoop.

Q4. ¿Cuáles son algunas características contrastantes entre Sqoop, flume y distcp?

R: El objetivo principal de Sqoop y Distcp es transferir los datos. Profundizando más, distcp se utiliza principalmente para enviar cualquier tipo de datos de un clúster de Hadoop a otro. Por otro lado, Sqoop se usa para transferir datos entre RDBMS y los ecosistemas de Hadoop como HDFS, Hive y HBase. Aunque las fuentes y los destinos son diferentes, tanto Sqoop como distcp usan un enfoque similar para copiar los datos, es decir, transferir/extraer.

Se sabe que Flume sigue una arquitectura basada en agentes. Tiene una herramienta distribuida para transmitir diferentes registros en el ecosistema de Hadoop. Por otro lado, Sqoop se basa principalmente en una arquitectura basada en conectores.

Flume recopila y une enormes cantidades de datos de registro. Flume puede recopilar datos de varios recursos. Ni siquiera tiene en cuenta el esquema o la estructuración de los datos. Flume tiene la capacidad de obtener cualquier tipo de datos. Dado que Sqoop puede recopilar los datos de RDMS, el esquema es obligatorio para que Sqoop lo procese. En un caso promedio, para mover cargas de trabajo a granel, el canal se considera la opción ideal.

P5: Enumere algunos comandos comunes utilizados en Sqoop.

R: Aquí hay una lista de algunos de los comandos básicos que se usan comúnmente en Sqoop:

• Codegen : se necesita Codegen para formular el código que se comunicará con los registros de la base de datos.
• Eval : Eval se usa para ejecutar consultas SQL de muestra para las bases de datos y presentar los resultados en la consola.
• Ayuda : la ayuda proporciona una lista de todos los comandos disponibles.
• Importar : la importación se utiliza para recuperar la tabla en el ecosistema de Hadoop.
• Exportar : la exportación ayuda a exportar los datos HDFS a los RDMBS.
• Create-hive-table : el comando create-hive-table ayuda a obtener la definición de la tabla en Hive.
• Importar todas las tablas : este comando se usa para obtener las tablas de RDMS a HDFS.
• List-databases : este comando presentará una lista de todas las bases de datos en vivo en un servidor.
• List-tables : este comando le dará una lista de todas las tablas que se encuentran en una base de datos.
• Versiones : el comando Versiones se utiliza para mostrar la información de la versión actual.
• Funciones : carga incremental, importación/exportación paralela, comparación, carga completa, conectores para integración de seguridad Kerberos, bases de datos RDBMS, carga de datos directamente en HDFS.

Echa un vistazo: Las 15 preguntas y respuestas principales de la entrevista de Hadoop

Conclusión

Estas preguntas de la entrevista de Sqoop deberían ser de gran ayuda para usted en su próximo proceso de solicitud de empleo. Si bien a veces es una inclinación del entrevistador retorcer algunas preguntas de Sqoop, no debería ser un problema para usted si tiene sus rudimentos arreglados.

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