Cele mai frecvente întrebări de interviu pentru administratori Hadoop pentru cei în stare de proaspăt [2022]

Administratorii Hadoop sunt considerați unul dintre cei mai bine plătiți profesioniști din industrie. În plus, colectarea și utilizarea datelor au crescut exponențial pe zi ce trece. Odată cu această creștere, cererea de oameni care pot lucra cu ușurință cu Hadoop este, de asemenea, în creștere. În acest blog, vă vom prezenta câteva dintre întrebările importante de interviu adresate profesioniștilor Hadoop.

Trebuie să citiți întrebările și răspunsurile la interviu Hadoop

Î1. Explicați câteva aplicații industriale ale Hadoop.

R: Apache Hadoop, cunoscut ca Hadoop, este o etapă de programare open-source pentru analiza adaptabilă și diseminată a unor volume uriașe de informații. Oferă o investigație rapidă, superioară și practică a informațiilor organizate și neorganizate produse în cadrul organizației. Este utilizat în aproape toate birourile și domeniile astăzi.

Câteva utilizări industriale majore ale Hadoop:

• Supravegherea traficului pe drumuri.
• Pregătirile pentru streaming.
• Administrarea conținutului și clasarea e-mailurilor.
• Pregătirea semnelor neuronale ale creierului rozătoarelor utilizând un cluster Hadoop.
• Identificarea fraudei.
• Promoțiile care se concentrează pe etape folosesc Hadoop pentru a captura și defalca transferul, schimbul, videoclipurile și informațiile media online.
• Supravegherea conținutului, postărilor, imaginilor și înregistrărilor prin etapele media online.
• Investigarea continuă a informațiilor clienților pentru îmbunătățirea execuției afacerii.
• Domenii publice, de exemplu, perspectivă, pază, protecție digitală și explorare logică.
• Obținerea accesului la informații nestructurate, de exemplu, randamentul din gadgeturi clinice, note de specialitate, corespondență clinică, informații clinice, rezultate de laborator, rapoarte imagistice și informații monetare.

Q2. Comparați Hadoop cu sistemele de calcul paralele.

R: Hadoop este un cadru de înregistrare distribuit care vă permite să stocați și să tratați volume monstruoase de informații pe mașini la distanță, având grijă de orice repetări nedorite de informații.

Avantajul esențial al Hadoop este că, deoarece informațiile sunt stocate în câteva hub-uri, numite noduri, este mai ușor să le tratați într-un mod adecvat. Fiecare hub sau nod se poate ocupa de informațiile stocate pe el, mai degrabă decât să investească energie în mutarea informațiilor din nou și din nou.

În mod surprinzător, în cadrul de procesare RDBMS, putem face interogări despre informații în mod continuu. Cu toate acestea, nu este productiv să stocați informații în tabele, înregistrări și secțiuni, mai ales atunci când datele sunt în volume mari.

Citește: Cum să devii administrator Hadoop?

Q3 Numiți diferite moduri în care poate fi rulat Hadoop.

R: Modul autonom : metoda implicită a Hadoop folosește un cadru de stocare local pentru a prelua intrarea și a emite ieșirea. Acest mod este utilizat în esență datorită opțiunilor de depanare ușoare și nu acceptă HDFS.

Nu este necesară o configurare personalizată pentru înregistrările mapred-site.xml, center site.xml și hdfs-site.xml. Acest mod funcționează mult mai rapid decât alte moduri.

• Mod pseudo-distribuit (Cluster cu un singur nod) : În acest mod, pentru toate cele 3 înregistrări despre care am vorbit mai devreme, avem nevoie de o configurare separată. Pentru acest mod, toți demonii rulează pe un singur nod și, de-a lungul acestor linii, ambele hub-uri Master și Slave devin în esență aceleași.
• Modul complet distribuit (Multi-hub Cluster) : Acest mod este definit ca perioada de creare a Hadoop în care informațiile sunt utilizate și dispersate pe câteva noduri dintr-un cluster Hadoop. Hub-urile separate sunt împărțite ca Master și Slave.

Î4: Explicați diferența majoră dintre InputSplit și blocul HDFS.

R: Un bloc poate fi definit ca o reprezentare fizică a informațiilor și a datelor, în timp ce diviziunea este reprezentarea logică a oricăror date prezente în bloc. Split funcționează ca o punte între bloc și mapper.

Să presupunem că avem 2 blocuri:

• ii nntteell
• eu ppaatt

Dacă mergem după principiile hărții, aceasta va citi Blocul 1 de la ii la ll, dar nu va da seama cum să citească Blocul 2 în această situație. Pentru a rezolva acest lucru, vom avea nevoie de un pachet logic de bloc 1 și bloc 2 care poate fi citit cu ușurință ca un singur bloc. Aici intră în joc Split.

În plus, split formează o pereche cheie-valoare utilizând InputFormat și face mai multe înregistrări ale cititorului și procesează acest lucru în continuare pe hartă pentru procesarea ulterioară de către InputSplit. De asemenea, ne oferă flexibilitatea stocării, permițându-ne să creștem dimensiunea diviziunii pentru a reduce numărul total de hărți care se formează.

Î5: Denumiți câteva formate de intrare comune utilizate în Hadoop.

R: Există în principal 3 formate de intrare în Hadoop:

• Format de introducere a textului : Acesta este utilizat implicit în Hadoop.
• Format de intrare cheie-valoare : este de preferat atunci când fișierele text sunt împărțite în mai multe rânduri.
• Format de intrare a fișierului secvență : este utilizat în principal pentru citirea fișierelor în secvență.

Citiți și: Idei și subiecte pentru proiecte Hadoop

Î6: Enumerați componentele majore ale oricărei aplicații Hadoop.

R: Componentele majore ale Hadoop sunt...

• HBase pentru stocarea datelor
• Apache Flume, Sqoop, Chukwa – folosit ca componentă de integrare a datelor
• Ambari, Oozie și ZooKeeper – componentă utilizată pentru managementul și monitorizarea datelor
• Thrift și Avro – Componente de serializare a datelor
• Apache Mahout și Drill – în scopuri de Data Intelligence
• Hadoop Common
• HDFS
• Hadoop MapReduce
• Fire
• PORC și STUP

Î7: Ce este „Rack Awareness”?

R: NameNode din Hadoop folosește sistemul Rack Awareness pentru a decide cum se află blocurile și copiile lor în grupul Hadoop. Traficul dintre DataNodes în interiorul unui rack similar este limitat de definițiile rack-urilor. În acest sistem, primele două replici ale unui bloc vor fi stocate într-un singur rack, iar a treia replică va fi stocată într-un bloc diferit.

Concluzie

Sper că v-a plăcut blogul nostru despre întrebările de interviu pentru administratori Hadoop . Cu toate acestea, este foarte important să aveți un set exhaustiv de abilități și cunoștințe Hadoop înainte de a vă prezenta la interviu. Puteți consulta câteva dintre tutorialele importante Hadoop de pe blogul nostru aici,

Tutorial Hadoop: Ghid suprem pentru a învăța Big Data Hadoop 2022

Ce este Hadoop? Introducere în Hadoop, caracteristici și cazuri de utilizare

Dacă sunteți pasionat de date și doriți să aflați mai multe despre Big Data, consultați programul PG Diploma în Specializarea Dezvoltare Software în Big Data. Acest program este conceput special pentru angajații actuali și constă din peste 7 studii de caz și proiecte. Acesta acoperă 14 limbaje și instrumente de programare, completate cu ateliere practice practice și peste 400 de ore de asistență antrenantă, dar riguroasă, de învățare și plasare a unui loc de muncă cu firme de top.

Învață cursuri de dezvoltare software online de la cele mai bune universități din lume. Câștigați programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a vă accelera cariera.

Planifică-ți cariera astăzi

Program de certificat avansat în Big Data de la IIIT Bangalore