Questions d'entretien d'administration Hadoop les plus courantes pour les étudiants de première année [2022]
Publié: 2021-01-03Les administrateurs Hadoop sont considérés comme l'un des professionnels les mieux payés du secteur. De plus, la collecte et l'utilisation des données ont augmenté de façon exponentielle de jour en jour. Avec cette augmentation, la demande de personnes pouvant facilement travailler avec Hadoop est également en hausse. Dans ce blog, nous vous expliquerons certaines des questions d'entretien importantes posées aux professionnels Hadoop.
Doit lire les questions et réponses de l'entretien Hadoop
Q1. Expliquer certaines applications industrielles de Hadoop.
R : Apache Hadoop, communément appelé Hadoop, est une étape de programmation open source pour l'analyse adaptable et diffusée d'énormes volumes d'informations. Il donne une enquête rapide, supérieure et pratique sur les informations organisées et non organisées produites au sein de l'organisation. Il est utilisé dans pratiquement tous les bureaux et domaines aujourd'hui.
Quelques utilisations industrielles majeures de Hadoop :
- Supervision de la circulation sur les routes.
- Préparations en continu.
- Administration du contenu et classement des courriers.
- Préparation des signes neuronaux du cerveau des rongeurs à l'aide d'un cluster Hadoop.
- Identification de fraude.
- Les promotions axées sur les étapes utilisent Hadoop pour capturer et décomposer les informations de transfert instantané, d'échange, de vidéo et de médias en ligne.
- Superviser le contenu, les publications, les images et les enregistrements via les étapes des médias en ligne.
- Enquêter en permanence sur les informations des clients pour améliorer l'exécution des affaires.
- Champs de zone publique, par exemple, aperçu, garde, protection numérique et exploration logique.
- Accéder à des informations non structurées, par exemple, le rendement des gadgets cliniques, des notes de spécialistes, de la correspondance clinique, des informations cliniques, des résultats de laboratoire, des rapports d'imagerie et des informations monétaires.
Q2. Comparez Hadoop avec des systèmes informatiques parallèles.
R : Hadoop est un cadre d'enregistrement distribué qui vous permet de stocker et de traiter des volumes monstrueux d'informations sur des machines distantes, en prenant soin de toute répétition indésirable d'informations.
L'avantage essentiel de Hadoop est que, puisque les informations sont stockées dans quelques hubs, appelés nœuds, il est plus facile de les traiter de manière appropriée. Chaque hub ou nœud peut traiter les informations qui y sont stockées plutôt que d'investir de l'énergie pour déplacer les informations encore et encore.
Étonnamment, dans le cadre de traitement RDBMS, nous pouvons effectuer des requêtes sur des informations en continu. Cependant, il n'est pas productif de stocker des informations dans des tables, des enregistrements et des sections, en particulier lorsque les données sont volumineuses.
Lire : Comment devenir administrateur Hadoop ?
Q3 Nommez différents modes dans lesquels Hadoop peut être exécuté.
A : Mode autonome : la méthode par défaut de Hadoop utilise un cadre de stockage local pour recevoir l'entrée et donner la sortie. Ce mode est essentiellement utilisé en raison des options de débogage faciles et il ne prend pas en charge HDFS.
Aucune configuration personnalisée n'est nécessaire pour les enregistrements mapred-site.xml, center site.xml et hdfs-site.xml. Ce mode fonctionne beaucoup plus rapidement que les autres modes.
- Mode pseudo-distribué (cluster à nœud unique) : dans ce mode, pour les 3 enregistrements dont nous avons parlé précédemment, nous avons besoin d'une configuration distincte. Pour ce mode, tous les démons s'exécutent sur un nœud, et dans ce sens, les concentrateurs maître et esclave deviennent essentiellement les mêmes.
- Mode entièrement distribué (cluster multi-hub) : ce mode est défini comme la période de création de Hadoop où les informations sont utilisées et dispersées sur quelques nœuds sur un cluster Hadoop. Des concentrateurs distincts sont répartis en tant que maître et esclave.
Q4 : Expliquez la principale différence entre InputSplit et le bloc HDFS.
R : Un bloc peut être défini comme une représentation physique d'informations et de données, tandis que la division est la représentation logique de toutes les données présentes dans le bloc. Split sert de pont entre le bloc et le mappeur.
Supposons que nous ayons 2 blocs :
- ii nntteell
- je ppaatt
Si nous suivons les principes de la carte, elle lira le bloc 1 de ii à ll mais ne comprendra pas comment lire le bloc 2 dans cette situation. Pour résoudre ce problème, nous aurons besoin d'un ensemble logique de bloc 1 et bloc 2 qui peut être facilement lu comme un seul bloc. C'est là que Split entre en jeu.
De plus, split forme une paire clé-valeur en utilisant InputFormat et crée plusieurs enregistrements du lecteur et les traite ensuite sur la carte pour un traitement ultérieur par InputSplit. Cela nous donne également la flexibilité du stockage, nous permettant d'augmenter la taille de division pour diminuer le nombre total de cartes en cours de formation.
Q5 : Citez quelques formats d'entrée courants utilisés dans Hadoop.
R : Il existe principalement 3 formats d'entrée dans Hadoop :
- Format de saisie de texte : Ceci est utilisé par défaut dans Hadoop.
- Format d'entrée clé-valeur : Principalement préféré lorsque les fichiers texte sont divisés en plusieurs lignes.
- Format d'entrée de fichier de séquence : Il est principalement utilisé pour lire des fichiers en séquence.
Lisez également : Idées et sujets de projet Hadoop
Q6 : Répertoriez les principaux composants de toute application Hadoop.
R : Les principaux composants de Hadoop sont :
- HBase pour le stockage des données
- Apache Flume, Sqoop, Chukwa - utilisé comme composant d'intégration de données
- Ambari, Oozie et ZooKeeper - composant utilisé pour la gestion et la surveillance des données
- Thrift et Avro – Composants de sérialisation des données
- Apache Mahout et Drill – à des fins d'intelligence des données
- Commun Hadoop
- HDFS
- Hadoop MapReduce
- FIL
- COCHON et RUCHE
Q7 : Qu'est-ce que la "Rack Awareness" ?
R : Le NameNode dans Hadoop utilise le système Rack Awareness pour décider comment les blocs et leurs copies sont dans le groupe Hadoop. Le trafic entre les DataNodes à l'intérieur d'un rack similaire est limité par les définitions de rack. Dans ce système, les deux premières répliques d'un bloc seront stockées dans un rack et la troisième réplique sera stockée dans un bloc différent.
Conclusion
J'espère que vous avez aimé notre blog sur les questions d'entretien avec les administrateurs Hadoop . Cependant, il est vraiment important d'avoir un ensemble exhaustif de compétences et de connaissances Hadoop avant de vous présenter à l'entretien. Vous pouvez vous référer à certains des tutoriels Hadoop importants sur notre blog ici,
Didacticiel Hadoop : Guide ultime pour apprendre le Big Data Hadoop 2022
Qu'est-ce qu'Hadoop ? Introduction à Hadoop, fonctionnalités et cas d'utilisation
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