Domande più comuni per le interviste agli amministratori di Hadoop per le matricole [2022]
Pubblicato: 2021-01-03Gli amministratori di Hadoop sono considerati uno dei professionisti più pagati del settore. Inoltre, la raccolta e l'utilizzo dei dati sono aumentati esponenzialmente di giorno in giorno. Con questo aumento, aumenta anche la domanda di persone che possono lavorare facilmente con Hadoop. In questo blog, ti guideremo attraverso alcune delle importanti domande dell'intervista poste ai professionisti Hadoop.
Deve leggere le domande e le risposte dell'intervista ad Hadoop
Q1. Spiega alcune applicazioni industriali di Hadoop.
R: Apache Hadoop, comunemente chiamato Hadoop, è una fase di programmazione open source per l'analisi adattabile e disseminata di enormi volumi di informazioni. Fornisce un'indagine rapida, superiore e pratica delle informazioni organizzate e non organizzate prodotte all'interno dell'organizzazione. Oggi è utilizzato praticamente in tutti gli uffici e domini.
Alcuni importanti usi industriali di Hadoop:
- Controllo del traffico sulle strade.
- Preparativi per lo streaming.
- Amministrazione dei contenuti e archiviazione delle mail.
- Preparazione dei segni neuronali del cervello dei roditori utilizzando un cluster Hadoop.
- Identificazione fraudolenta.
- Le promozioni incentrate sulle fasi utilizzano Hadoop per catturare e scomporre il trasferimento istantaneo, lo scambio, i video e le informazioni sui media online.
- Supervisione di contenuti, post, immagini e registrazioni tramite fasi multimediali online.
- Indagare continuamente le informazioni sui clienti per migliorare l'esecuzione dell'attività.
- Campi dell'area pubblica, ad esempio informazioni dettagliate, protezione, protezione digitale ed esplorazione logica.
- Ottenere l'ammissione a informazioni non strutturate, ad esempio, la resa da gadget clinici, note specialistiche, corrispondenza clinica, informazioni cliniche, risultati di laboratorio, rapporti di imaging e informazioni monetarie.
Q2. Confronta Hadoop con i sistemi di calcolo parallelo.
R: Hadoop è un framework di record distribuito che consente di archiviare e gestire volumi mostruosi di informazioni su macchine remote, occupandosi di eventuali ripetizioni indesiderate di informazioni.
Il vantaggio essenziale di Hadoop è che poiché le informazioni sono archiviate in pochi hub, chiamati nodi, è più facile gestirle in modo appropriato. Ogni hub o nodo può gestire le informazioni memorizzate su di esso piuttosto che investire energia per spostare le informazioni più e più volte.
Sorprendentemente, nel framework di elaborazione RDBMS, possiamo fare continuamente domande sulle informazioni. Tuttavia, non è produttivo archiviare informazioni in tabelle, record e sezioni, soprattutto quando i dati sono in grandi volumi.
Leggi: Come diventare un amministratore Hadoop?
Q3 Denominare le diverse modalità in cui è possibile eseguire Hadoop.
A: Modalità standalone : il metodo predefinito di Hadoop utilizza un framework di archiviazione locale per acquisire l'input e distribuire l'output. Questa modalità è essenzialmente utilizzata a causa delle facili opzioni di debug e non supporta HDFS.
Non è necessaria alcuna configurazione personalizzata per i record mapred-site.xml, center site.xml e hdfs-site.xml. Questa modalità funziona molto più velocemente di altre modalità.
- Modalità pseudodistribuita (cluster a nodo singolo) : in questa modalità, per tutti e 3 i record di cui abbiamo parlato in precedenza, è necessaria una configurazione separata. Per questa modalità, tutti i demoni sono in esecuzione su un nodo e, in questo senso, sia gli hub Master che Slave diventano essenzialmente gli stessi.
- Modalità completamente distribuita (cluster multi-hub) : questa modalità è definita come il periodo di creazione di Hadoop in cui le informazioni vengono utilizzate e disperse su pochi nodi su un cluster Hadoop. Hub separati sono suddivisi come Master e Slave.
Q4: Spiega la principale differenza tra InputSplit e il blocco HDFS.
R: Un blocco può essere definito come una rappresentazione fisica di informazioni e dati mentre la divisione è la rappresentazione logica di qualsiasi dato sia presente nel blocco. Split funziona come un ponte tra il blocco e il mappatore.
Supponiamo di avere 2 blocchi:
- ii nntteell
- io ppatt
Se seguiamo i principi della mappa, leggerà il Blocco 1 da ii a ll ma non capirebbe come leggere il Blocco 2 in quella situazione. Per risolvere questo problema, avremo bisogno di un pacchetto logico di Blocco 1 e Blocco 2 che possa essere facilmente letto come un unico blocco. È qui che entra in gioco Split.
Inoltre, la divisione forma una coppia chiave-valore utilizzando InputFormat e crea più record del lettore e li elabora ulteriormente sulla mappa per la successiva elaborazione da parte di InputSplit. Ci dà anche la flessibilità di archiviazione, consentendoci di aumentare la dimensione della divisione per ridurre il numero totale di mappe in formazione.
Q5: Denominare alcuni formati di input comuni utilizzati in Hadoop.
R: Ci sono principalmente 3 formati di input in Hadoop:
- Formato di immissione testo : viene utilizzato come predefinito in Hadoop.
- Formato di input chiave-valore : preferito soprattutto quando i file di testo sono suddivisi in più righe.
- Formato di input del file di sequenza : viene utilizzato principalmente per leggere i file in sequenza.
Leggi anche: Idee e argomenti del progetto Hadoop
Q6: Elenca i componenti principali di qualsiasi applicazione Hadoop.
A: I componenti principali di Hadoop sono-
- HBase per la memorizzazione dei dati
- Apache Flume, Sqoop, Chukwa: utilizzato come componente di integrazione dei dati
- Ambari, Oozie e ZooKeeper – componente utilizzato per la gestione e il monitoraggio dei dati
- Thrift e Avro: componenti per la serializzazione dei dati
- Apache Mahout e Drill – per scopi di Data Intelligence
- Hadoop comune
- HDFS
- Hadoop MapReduce
- FILATO
- MAIALE e ALVEARE
Q7: Che cos'è la "consapevolezza del rack"?
R: Il NameNode in Hadoop usa il sistema Rack Awareness per decidere come si trovano i blocchi e le loro copie nel gruppo Hadoop. Il traffico tra i DataNode all'interno di un rack simile è limitato dalle definizioni del rack. In questo sistema, le prime due repliche di un blocco verranno archiviate in un rack e la terza replica verrà archiviata in un blocco diverso.
Conclusione
Spero ti sia piaciuto il nostro blog sulle domande del colloquio per gli amministratori di Hadoop . Tuttavia, è davvero importante avere una serie esauriente di abilità e conoscenze di Hadoop prima di presentarti per il colloquio. Puoi fare riferimento ad alcuni degli importanti tutorial di Hadoop sul nostro blog qui,
Tutorial Hadoop: Guida definitiva per l'apprendimento dei big data Hadoop 2022
Cos'è Hadoop? Introduzione a Hadoop, funzionalità e casi d'uso
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