คำถามสัมภาษณ์ผู้ดูแลระบบ Hadoop ที่พบบ่อยที่สุดสำหรับนักศึกษาใหม่ [2022]
เผยแพร่แล้ว: 2021-01-03ผู้ดูแลระบบ Hadoop ถือเป็นหนึ่งในมืออาชีพที่ได้รับค่าตอบแทนสูงสุดในอุตสาหกรรม ยิ่งไปกว่านั้น การรวบรวมและการใช้ข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณทุกวัน ด้วยการเพิ่มขึ้นนี้ ความต้องการคนที่สามารถทำงานกับ Hadoop ได้อย่างง่ายดายก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน ในบล็อกนี้ เราจะแนะนำคุณเกี่ยวกับคำถามสัมภาษณ์ที่สำคัญที่ถามหาผู้เชี่ยวชาญ Hadoop
ต้องอ่านคำถามและคำตอบสัมภาษณ์ Hadoop
ไตรมาสที่ 1 อธิบายการใช้งานอุตสาหกรรมบางอย่างของ Hadoop
ตอบ: Apache Hadoop ซึ่งเรียกกันทั่วไปว่า Hadoop เป็นขั้นตอนการเขียนโปรแกรมโอเพนซอร์สสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลที่ปรับเปลี่ยนได้และเผยแพร่ ช่วยให้ตรวจสอบข้อมูลที่มีการจัดระเบียบและไม่มีการรวบรวมกันได้อย่างรวดเร็ว เหนือกว่า และใช้ได้จริงภายในองค์กร มันถูกใช้ในสำนักงานและโดเมนทั้งหมดในปัจจุบัน
การใช้ Hadoop ในอุตสาหกรรมที่สำคัญบางประการ:
- ดูแลการจราจรบนถนน
- การเตรียมการสตรีมมิ่ง
- การจัดการเนื้อหาและการยื่นจดหมาย
- การเตรียมสัญญาณของเซลล์ประสาทของหนูโดยใช้คลัสเตอร์ Hadoop
- การระบุการฉ้อโกง
- การส่งเสริมการขายที่เน้นไปที่ขั้นตอนต่างๆ กำลังใช้ Hadoop เพื่อดักจับและทำลายการถ่ายโอน แลกเปลี่ยน วิดีโอ และข้อมูลสื่อออนไลน์
- ดูแลเนื้อหา โพสต์ รูปภาพ และการบันทึกผ่านสื่อออนไลน์
- ตรวจสอบข้อมูลลูกค้าอย่างต่อเนื่องเพื่อปรับปรุงการดำเนินธุรกิจ
- พื้นที่สาธารณะ เช่น ข้อมูลเชิงลึก ยาม การป้องกันทางดิจิทัล และการสำรวจเชิงตรรกะ
- การได้รับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เช่น ผลลัพธ์จากเครื่องมือทางการแพทย์ บันทึกของผู้เชี่ยวชาญ การติดต่อทางคลินิก ข้อมูลทางคลินิก ผลการตรวจทางห้องปฏิบัติการ รายงานภาพ และข้อมูลทางการเงิน
ไตรมาสที่ 2 เปรียบเทียบ Hadoop กับระบบคอมพิวเตอร์แบบขนาน
ตอบ: Hadoop เป็นเฟรมเวิร์กเรคคอร์ดแบบกระจายที่ให้คุณจัดเก็บและจัดการกับข้อมูลจำนวนมหาศาลบนเครื่องระยะไกล โดยดูแลการซ้ำซ้อนของข้อมูลที่ไม่ต้องการ
ข้อได้เปรียบที่สำคัญของ Hadoop คือเนื่องจากข้อมูลถูกจัดเก็บไว้ในฮับสองสามแห่งที่เรียกว่าโหนด จึงสามารถจัดการกับข้อมูลดังกล่าวด้วยวิธีที่เหมาะสมได้ง่ายขึ้น ทุกฮับหรือโหนดสามารถจัดการกับข้อมูลที่เก็บไว้ในนั้นได้ แทนที่จะลงทุนพลังงานเพื่อย้ายข้อมูลซ้ำแล้วซ้ำอีก
น่าแปลกที่ในกรอบการประมวลผล RDBMS เราสามารถสอบถามข้อมูลได้อย่างต่อเนื่อง อย่างไรก็ตาม การจัดเก็บข้อมูลในตาราง ระเบียน และส่วนต่างๆ นั้นไม่ได้ผล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อข้อมูลมีปริมาณมาก
อ่าน: จะเป็นผู้ดูแลระบบ Hadoop ได้อย่างไร?
Q3 ตั้งชื่อโหมดต่างๆ ที่สามารถใช้ Hadoop ได้
A: โหมดสแตนด์อโลน : วิธีการเริ่มต้นของ Hadoop นั้นใช้เฟรมเวิร์กการจัดเก็บข้อมูลในเครื่องเพื่อรับอินพุตและเอาต์พุต โหมดนี้ใช้เป็นหลักเนื่องจากมีตัวเลือกการดีบักที่ง่าย และไม่รองรับ HDFS
ไม่มีการตั้งค่าแบบกำหนดเองที่จำเป็นสำหรับระเบียน mapred-site.xml, center site.xml และ hdfs-site.xml โหมดนี้ทำงานได้เร็วกว่าโหมดอื่นมาก
- Pseudo-distributed mode (Single-node Cluster) : ในโหมดนี้ สำหรับทั้ง 3 เรคคอร์ดที่เราพูดถึงก่อนหน้านี้ เราจำเป็นต้องมีการตั้งค่าแยกต่างหาก สำหรับโหมดนี้ daemons ทั้งหมดทำงานบนโหนดเดียว และตามบรรทัดเหล่านี้ ทั้งฮับ Master และ Slave จะเหมือนกันโดยพื้นฐานแล้ว
- โหมดกระจายอย่างสมบูรณ์ (Multi-hub Cluster) : โหมดนี้ถูกกำหนดให้เป็นช่วงเวลาการสร้างของ Hadoop โดยที่ข้อมูลจะถูกนำไปใช้และกระจายไปตามโหนดสองสามโหนดบนคลัสเตอร์ Hadoop ฮับที่แยกจากกันจะแบ่งเป็นมาสเตอร์และสเลฟ
Q4: อธิบายความแตกต่างที่สำคัญระหว่างบล็อค InputSplit และ HDFS
ตอบ: บล็อกสามารถกำหนดเป็นการแสดงข้อมูลและข้อมูลทางกายภาพในขณะที่การแยกเป็นการแสดงตรรกะของข้อมูลใดก็ตามที่มีอยู่ในบล็อก แยกเป็นสะพานเชื่อมระหว่างบล็อกและผู้ทำแผนที่
สมมติว่าเรามี 2 ช่วงตึก:
- ii nntteell
- ฉัน ppaatt
ถ้าเราไปตามหลักการของแผนที่ มันจะอ่าน Block 1 จาก ii ถึง ll แต่จะไม่รู้ว่าจะอ่าน Block 2 อย่างไรในสถานการณ์นั้น เพื่อแก้ปัญหานี้ เราจำเป็นต้องมีกลุ่มตรรกะของบล็อก 1 และบล็อก 2 ที่สามารถอ่านเป็นบล็อกเดียวได้อย่างง่ายดาย นี่คือจุดที่ Split เข้ามาเล่น
นอกจากนี้ การแยกจะสร้างคู่คีย์-ค่าโดยใช้ InputFormat และสร้างเร็กคอร์ดของผู้อ่านหลายรายการ และประมวลผลสิ่งนี้ไปยังแผนที่สำหรับการประมวลผลในภายหลังโดย InputSplit นอกจากนี้ยังให้ความยืดหยุ่นในการจัดเก็บข้อมูล ทำให้เราเพิ่มขนาดแยกเพื่อลดจำนวนรวมของแผนที่ที่กำลังก่อตัว
Q5: ตั้งชื่อรูปแบบอินพุตทั่วไปบางรูปแบบที่ใช้ใน Hadoop
ตอบ: มีรูปแบบอินพุต 3 รูปแบบหลักๆ ใน Hadoop:
- รูปแบบการป้อนข้อความ : ใช้เป็นค่าเริ่มต้นใน Hadoop
- รูปแบบการป้อนข้อมูลคีย์-ค่า : เป็นที่ต้องการอย่างมากเมื่อไฟล์ข้อความแบ่งออกเป็นหลายบรรทัด
- Sequence File Input Format : ส่วนใหญ่ใช้สำหรับอ่านไฟล์ตามลำดับ
อ่านเพิ่มเติม: แนวคิดและหัวข้อโครงการ Hadoop
Q6: แสดงรายการส่วนประกอบหลักของ Hadoop Application
ตอบ: องค์ประกอบหลักของ Hadoop คือ-
- HBase สำหรับจัดเก็บข้อมูล
- Apache Flume, Sqoop, Chukwa – ใช้เป็น Data Integration Component
- Ambari, Oozie และ ZooKeeper – ส่วนประกอบที่ใช้สำหรับการจัดการและตรวจสอบข้อมูล
- Thrift and Avro – ส่วนประกอบการทำให้เป็นอนุกรมของข้อมูล
- Apache Mahout and Drill – เพื่อจุดประสงค์ด้านข้อมูลอัจฉริยะ
- Hadoop Common
- HDFS
- Hadoop MapReduce
- เส้นด้าย
- หมูและ HIVE
Q7: “Rack Awareness” คืออะไร?
ตอบ: NameNode ใน Hadoop ใช้ระบบ Rack Awareness เพื่อตัดสินใจว่าบล็อกและสำเนาของกลุ่ม Hadoop เป็นอย่างไร การรับส่งข้อมูลระหว่าง DataNodes ภายในชั้นวางที่คล้ายกันถูกจำกัดโดยข้อกำหนดของชั้นวาง ในระบบนี้ แบบจำลองสองรายการแรกของบล็อกจะถูกเก็บไว้ในชั้นวางเดียว และแบบจำลองที่สามจะถูกเก็บไว้ในบล็อกที่แตกต่างกัน
บทสรุป
หวังว่าคุณจะชอบบล็อกของเราเกี่ยวกับ คำถามสัมภาษณ์ผู้ดูแลระบบ Hadoop อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องมีชุดทักษะและความรู้เกี่ยวกับ Hadoop อย่างละเอียดถี่ถ้วนก่อนที่คุณจะเข้ารับการสัมภาษณ์ คุณสามารถอ้างถึงบทแนะนำ Hadoop ที่สำคัญบางส่วนในบล็อกของเราได้ที่นี่
Hadoop Tutorial: Ultimate Guide to Learn Big Data Hadoop 2022
Hadoop คืออะไร? ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับ Hadoop คุณลักษณะและกรณีการใช้งาน
หากคุณเป็นผู้ที่ชื่นชอบข้อมูลและต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Big Data ให้ตรวจสอบ PG Diploma in Software Development Specialization ในโปรแกรม Big Data โปรแกรมนี้จัดทำขึ้นเป็นพิเศษสำหรับพนักงานปัจจุบันและประกอบด้วยกรณีศึกษาและโครงการมากกว่า 7 รายการ ครอบคลุมภาษาและเครื่องมือในการเขียนโปรแกรม 14 ภาษา พร้อมด้วยเวิร์กช็อปภาคปฏิบัติจริง และความช่วยเหลือด้านการเรียนรู้และการหางานที่มีส่วนร่วมแต่เข้มงวดกว่า 400 ชั่วโมงกับบริษัทชั้นนำ
เรียนรู้ หลักสูตรการพัฒนาซอฟต์แวร์ ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม Executive PG โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
