신입생을 위한 가장 일반적인 Hadoop 관리자 인터뷰 질문 [2022]
게시 됨: 2021-01-03Hadoop 관리자는 업계에서 가장 높은 급여를 받는 전문가 중 하나로 간주됩니다. 게다가 데이터의 수집과 사용은 나날이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이러한 증가에 따라 하둡으로 쉽게 작업할 수 있는 사람에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 이 블로그에서는 Hadoop 전문가에게 필요한 몇 가지 중요한 인터뷰 질문을 안내합니다.
Hadoop 인터뷰 질문 및 답변을 읽어야 함
Q1. Hadoop의 일부 산업 응용 프로그램을 설명하십시오.
A: 일반적으로 Hadoop이라고 불리는 Apache Hadoop은 방대한 양의 정보에 대한 적응형 및 보급 분석을 위한 오픈 소스 프로그래밍 단계입니다. 조직 내에서 생성된 조직 및 비조직 정보에 대한 신속하고 우수하며 실용적인 조사를 제공합니다. 오늘날 거의 모든 사무실과 도메인에서 활용되고 있습니다.
Hadoop의 몇 가지 주요 산업 용도:
- 도로에서 교통을 감독합니다.
- 스트리밍 준비.
- 콘텐츠 관리 및 메일 정리.
- Hadoop 클러스터를 활용하여 설치류 대뇌 신경 신호를 준비합니다.
- 사기 식별.
- 무대 위주의 프로모션은 Hadoop을 활용하여 스냅 전송, 교환, 비디오 및 온라인 미디어 정보를 포착 및 분해하고 있습니다.
- 온라인 미디어 단계를 통해 콘텐츠, 게시물, 사진 및 녹음을 감독합니다.
- 업무 수행 향상을 위해 지속적으로 고객 정보를 조사합니다.
- 인사이트, 가드, 디지털 보호 및 논리적 탐색과 같은 공공 영역 필드.
- 비정형 정보(예: 임상 장치의 수율, 전문가의 메모, 임상 서신, 임상 정보, 실험실 결과, 영상 보고서 및 금전 정보)에 대한 승인을 얻습니다.
Q2. Hadoop을 병렬 컴퓨팅 시스템과 비교하십시오.
A: Hadoop은 원치 않는 정보 반복을 처리하면서 원격 시스템에 엄청난 양의 정보를 저장하고 처리할 수 있는 분산 레코드 프레임워크입니다.

Hadoop의 본질적인 장점은 정보가 노드라고 하는 몇 개의 허브에 저장되기 때문에 적절한 방식으로 처리하기가 더 쉽다는 것입니다. 모든 허브 또는 노드는 정보를 계속해서 옮기는 데 에너지를 투자하는 대신 저장된 정보를 처리할 수 있습니다.
놀랍게도 RDBMS 처리 프레임워크에서는 정보에 대한 쿼리를 지속적으로 만들 수 있습니다. 그러나 특히 데이터가 대용량인 경우 테이블, 레코드 및 섹션에 정보를 저장하는 것은 비생산적입니다.
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Q3 Hadoop을 실행할 수 있는 다양한 모드의 이름을 지정하십시오.
A: 독립 실행형 모드 : Hadoop의 기본 방법으로 입력을 받고 출력을 제공하기 위해 로컬 스토리지 프레임워크를 사용합니다. 이 모드는 기본적으로 쉬운 디버깅 옵션 때문에 활용되며 HDFS를 지원하지 않습니다.
mapred-site.xml, center site.xml 및 hdfs-site.xml 레코드에는 사용자 정의 설정이 필요하지 않습니다. 이 모드는 다른 모드보다 훨씬 빠르게 작동합니다.
- 의사 분산 모드(단일 노드 클러스터) : 이 모드에서는 앞에서 이야기한 3개의 레코드 모두에 대해 별도의 설정이 필요합니다. 이 모드의 경우 모든 데몬이 하나의 노드에서 실행되고 이러한 라인을 따라 마스터 및 슬레이브 허브가 본질적으로 동일해집니다.
- 완전 분산 모드(Multi-hub Cluster) : 이 모드는 Hadoop 클러스터의 몇 개의 노드에 정보가 활용되고 분산되는 Hadoop 생성 기간으로 정의됩니다. 별도의 허브가 마스터와 슬레이브로 할당됩니다.
Q4: InputSplit과 HDFS 블록의 주요 차이점을 설명하십시오.
A: 블록은 정보 및 데이터의 물리적 표현으로 정의할 수 있으며 분할은 블록에 있는 모든 데이터의 논리적 표현입니다. Split은 블록과 매퍼 사이의 다리 역할을 합니다.
2개의 블록이 있다고 가정합니다.
- ii 엔텔
- 나는 팟
지도의 원칙에 따라 가면 ii에서 ll까지 블록 1을 읽지만 해당 상황에서 블록 2를 읽는 방법을 알아내지 못합니다. 이를 해결하려면 단일 블록으로 쉽게 읽을 수 있는 블록 1과 블록 2의 논리적 번들이 필요합니다. 여기에서 Split이 작동합니다.

또한 split은 InputFormat을 활용하여 키-값 쌍을 형성하고 리더의 여러 레코드를 만들고 InputSplit에 의한 후속 처리를 위해 이를 맵으로 추가 처리합니다. 또한 스토리지의 유연성을 제공하므로 분할 크기를 늘려 형성되는 총 맵 수를 줄일 수 있습니다.
Q5: Hadoop에서 사용되는 몇 가지 일반적인 입력 형식의 이름을 지정하십시오.
A: Hadoop에는 주로 3가지 입력 형식이 있습니다.
- 텍스트 입력 형식 : Hadoop에서 기본값으로 사용됩니다.
- 키-값 입력 형식 : 텍스트 파일이 여러 줄로 분할될 때 주로 선호됩니다.
- Sequence File Input Format : 파일을 순차적으로 읽을 때 주로 사용합니다.
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Q6: Hadoop 애플리케이션의 주요 구성 요소를 나열하십시오.
A: Hadoop의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.
- 데이터 저장을 위한 HBase
- Apache Flume, Sqoop, Chukwa – 데이터 통합 구성 요소로 사용
- Ambari, Oozie 및 ZooKeeper – 데이터 관리 및 모니터링에 사용되는 구성 요소
- Thrift and Avro – 데이터 직렬화 구성 요소
- Apache Mahout 및 Drill – 데이터 인텔리전스용
- 하둡 커먼
- HDFS
- 하둡 맵리듀스
- 실
- 돼지와 벌집
질문 7: "랙 인식"이란 무엇입니까?
A: Hadoop의 NameNode는 Rack Awareness 시스템을 사용하여 블록과 해당 복사본이 Hadoop 그룹에 있는 방식을 결정합니다. 유사한 랙 내부의 DataNode 간의 트래픽은 랙 정의에 의해 제한됩니다. 이 시스템에서 블록의 처음 두 복제본은 하나의 랙에 저장되고 세 번째 복제본은 다른 블록에 저장됩니다.

결론
Hadoop 관리자 인터뷰 질문 에 대한 블로그가 마음에 드셨기를 바랍니다 . 그러나 인터뷰를 보기 전에 완전한 Hadoop 기술과 지식을 갖추는 것이 정말 중요합니다. 여기 블로그에서 중요한 Hadoop 자습서 중 일부를 참조할 수 있습니다.
Hadoop 자습서: 빅 데이터를 배우기 위한 궁극적인 가이드 Hadoop 2022
하둡이란? Hadoop, 기능 및 사용 사례 소개
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