Perguntas mais comuns em entrevistas de administradores do Hadoop para calouros [2022]

Os administradores do Hadoop são considerados um dos profissionais mais bem pagos do setor. Além disso, a coleta e o uso de dados têm aumentado exponencialmente a cada dia. Com esse aumento, a demanda por pessoas que podem trabalhar facilmente com o Hadoop também está aumentando. Neste blog, vamos orientá-lo em algumas das importantes perguntas de entrevista feitas para profissionais do Hadoop.

Deve ler as perguntas e respostas da entrevista do Hadoop

Q1. Explique algumas aplicações industriais do Hadoop.

R: Apache Hadoop, popularmente conhecido como Hadoop, é um estágio de programação de código aberto para análise adaptável e disseminada de grandes volumes de informações. Dá uma investigação rápida, superior e prática de informações organizadas e desorganizadas produzidas dentro da organização. É utilizado em praticamente todos os escritórios e domínios hoje.

Alguns dos principais usos industriais do Hadoop:

• Fiscalização do trânsito nas estradas.
• Preparações para streaming.
• Administração de conteúdo e arquivamento de e-mails.
• Preparando sinais neuronais do cérebro de roedores utilizando um cluster Hadoop.
• Identificação de fraude.
• Promoções com foco em estágios estão utilizando o Hadoop para capturar e dividir informações de transferência instantânea, troca, vídeo e mídia online.
• Supervisionar conteúdo, postagens, fotos e gravações por meio de estágios de mídia online.
• Investigar continuamente as informações do cliente para melhorar a execução dos negócios.
• Campos de área pública, por exemplo, insight, guarda, proteção digital e exploração lógica.
• Obter acesso a informações não estruturadas, por exemplo, o rendimento de aparelhos clínicos, notas de especialistas, correspondência clínica, informações clínicas, resultados de laboratório, relatórios de imagem e informações monetárias.

Q2. Compare o Hadoop com sistemas de computação paralela.

R: O Hadoop é uma estrutura de registro distribuído que permite armazenar e lidar com volumes monstruosos de informações em máquinas remotas, cuidando de quaisquer repetições indesejadas de informações.

A vantagem essencial do Hadoop é que, como as informações são armazenadas em alguns hubs, chamados de nós, é mais fácil tratá-las de maneira adequada. Cada hub ou nó pode lidar com as informações armazenadas nele, em vez de investir energia na movimentação das informações repetidamente.

Surpreendentemente, na estrutura de processamento RDBMS, podemos fazer consultas sobre informações continuamente. No entanto, não é produtivo armazenar informações em tabelas, registros e seções, especialmente quando os dados estão em grandes volumes.

Leia: Como se tornar um administrador do Hadoop?

Q3 Cite os diferentes modos nos quais o Hadoop pode ser executado.

R: Modo autônomo : O método padrão do Hadoop faz uso de uma estrutura de armazenamento local para receber a entrada e fornecer a saída. Esse modo é essencialmente utilizado devido às opções fáceis de depuração e não oferece suporte a HDFS.

Não há necessidade de configuração personalizada para os registros mapred-site.xml, center site.xml e hdfs-site.xml. Este modo funciona muito mais rápido do que outros modos.

• Modo pseudodistribuído (Cluster de nó único) : Neste modo, para todos os 3 registros sobre os quais falamos anteriormente, precisamos de uma configuração separada. Para este modo, todos os daemons estão sendo executados em um nó e, ao longo dessas linhas, os hubs Master e Slave se tornam essencialmente os mesmos.
• Modo totalmente distribuído (Multi-hub Cluster) : Este modo é definido como o período de criação do Hadoop onde as informações são utilizadas e dispersas em alguns nós em um cluster Hadoop. Hubs separados são distribuídos como Mestre e Escravo.

Q4: Explique a principal diferença entre o bloco InputSplit e HDFS.

R: Um bloco pode ser definido como uma representação física de informações e dados, enquanto a divisão é a representação lógica de quaisquer dados presentes no bloco. Split funciona como uma ponte entre o bloco e o mapeador.

Suponha que temos 2 blocos:

• nntteell
• eu ppaatt

Se seguirmos os princípios do mapa, ele lerá o Bloco 1 de ii a ll, mas não descobrirá como ler o Bloco 2 nessa situação. Para resolver isso, precisaremos de um pacote lógico do Bloco 1 e do Bloco 2 que possa ser lido facilmente como um único bloco. É aqui que o Split entra em ação.

Além disso, split forma um par chave-valor utilizando o InputFormat e faz vários registros do leitor e processa isso ainda mais no mapa para processamento subsequente pelo InputSplit. Também nos dá a flexibilidade de armazenamento, permitindo-nos aumentar o tamanho da divisão para diminuir o número total de mapas sendo formados.

Q5: Cite alguns formatos de entrada comuns usados ​​no Hadoop.

R: Existem basicamente 3 formatos de entrada no Hadoop:

• Formato de entrada de texto : é usado como padrão no Hadoop.
• Formato de entrada de valor-chave: Principalmente preferido quando os arquivos de texto são divididos em várias linhas.
• Formato de entrada de arquivo de sequência : É usado principalmente para ler arquivos em sequência.

Leia também: Ideias e tópicos do projeto Hadoop

Q6: Liste os principais componentes de qualquer aplicativo Hadoop.

R: Os principais componentes do Hadoop são-

• HBase para armazenamento de dados
• Apache Flume, Sqoop, Chukwa – usado como componente de integração de dados
• Ambari, Oozie e ZooKeeper – componente usado para gerenciamento e monitoramento de dados
• Thrift e Avro – componentes de serialização de dados
• Apache Mahout e Drill – para fins de inteligência de dados
• Hadoop comum
• HDFS
• Hadoop MapReduce
• FIO
• PORCO e HIVE

Q7: O que é “Consciência de Rack”?

R: O NameNode no Hadoop usa o sistema Rack Awareness para decidir como os blocos e suas cópias estão no grupo Hadoop. O tráfego entre DataNodes dentro de um rack semelhante é limitado por definições de rack. Nesse sistema, as duas primeiras réplicas de um bloco serão armazenadas em um rack e a terceira réplica será armazenada em um bloco diferente.

Conclusão

Espero que você tenha gostado do nosso blog sobre perguntas de entrevista de administrador do Hadoop . No entanto, é muito importante ter um conjunto exaustivo de habilidades e conhecimentos do Hadoop antes de aparecer para a entrevista. Você pode consultar alguns dos tutoriais importantes do Hadoop em nosso blog aqui,

Tutorial Hadoop: Guia definitivo para aprender Big Data Hadoop 2022

O que é Hadoop? Introdução ao Hadoop, recursos e casos de uso

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