Cómo prepararse para las entrevistas de Hadoop

Debe preparar los siguientes aspectos:

  1. Preguntas conceptuales: sus fundamentos deben ser muy sólidos.
  2. Preguntas prácticas: debe ser capaz de resolver los problemas durante la entrevista (el entrevistador puede pedir desarrollar una lógica / código)
  3. Preguntas del proyecto: debe tener un conocimiento profundo de todos los componentes utilizados en los proyectos junto con el flujo de datos y la arquitectura

Si está listo con estos puntos, puede descifrar cualquier entrevista.

Aparte de esto, comprenda todas las funciones y responsabilidades de un desarrollador de Hadoop: la respuesta de Shwati Kumar a ¿Qué tipo de trabajo típico hace un desarrollador de Hadoop?

A continuación se muestra una lista gigantesca de preguntas de la entrevista, que será bastante útil:

1) ¿Qué es Hadoop?

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2) ¿Qué es Hadoop Distributed File System-HDFS?

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3) ¿Qué es NameNode y DataNode en HDFS?

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4) ¿Cómo NameNode aborda las fallas de Datanode en HDFS?

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5) ¿Qué quieres decir con metadatos en Hadoop?

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6) ¿En qué ubicación NameNode almacena sus metadatos? ¿Y por qué?

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7) ¿Cuántos metadatos se crearán en NameNode en Hadoop?

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8) ¿Cuándo NameNode ingresa en modo seguro?

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9) ¿Cómo reiniciar NameNode o todos los demonios en Hadoop HDFS?

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10) ¿Cuáles son los modos en que se ejecuta Apache Hadoop?

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11) ¿Sobre qué base el nodo de nombre distribuye bloques entre los nodos de datos en HDFS?

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12) ¿Qué es un bloque en HDFS? ¿Por qué un tamaño de bloque de 64 MB?

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13) ¿Por qué el tamaño de bloque es grande en Hadoop?

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14) ¿Qué es la tolerancia a fallas en Hadoop HDFS?

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15) ¿Por qué el tamaño de bloque está configurado en 128 MB en HDFS?

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16) ¿Qué sucede si el bloque en Hadoop HDFS está dañado?

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17) ¿Cuál es la diferencia entre NameNode y DataNode en Hadoop?

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18) ¿Cómo se leen los datos o el archivo en Hadoop HDFS?

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19) ¿Cómo se escriben los datos o el archivo en Hadoop HDFS?

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20) Idealmente, ¿cuál debería ser el tamaño del bloque en Hadoop?

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21) ¿Qué es Heartbeat en Hadoop?

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22) ¿Con qué frecuencia DataNode envía latidos a NameNode en Hadoop?

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23) Al iniciar los servicios de Hadoop, ¿el servicio DataNode no se está ejecutando?

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24) ¿Cómo HDFS ayuda a NameNode a escalar en Hadoop?

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25) ¿Qué es el NameNode secundario en Hadoop HDFS?

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26) Idealmente, ¿cuál debería ser el factor de replicación en Hadoop?

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27) Cómo se puede cambiar el factor de replicación cuando los datos ya están almacenados en HDFS

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28) ¿Por qué HDFS realiza la replicación, aunque resulta en redundancia de datos en Hadoop?

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29) ¿Qué es Safemode en Apache Hadoop?

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30) ¿Qué sucede cuando namenode entra en modo seguro en hadoop?

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31) ¿Cómo eliminar el modo seguro de namenode con fuerza en HDFS?

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32) ¿Cómo crear el directorio cuando el nodo Nombre está en modo seguro?

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33) ¿Por qué no podemos crear el directorio / usuario / dataflair / inpdata001 cuando el nodo Nombre está en modo seguro?

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34) ¿Cuál es la diferencia entre un MapReduce InputSplit y un bloque HDFS?

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35) Explicar el problema de archivo pequeño en Hadoop

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36) ¿Cuál es la diferencia entre HDFS y NAS?

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37) ¿Cómo crear usuarios en hadoop HDFS?

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38) ¿Qué sucede cuando NameNode baja durante la operación de lectura de archivos en Hadoop?

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39) Explique el patrón HDFS “Escribir una vez Leer muchos”

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39) ¿Pueden varios clientes escribir en un archivo HDFS simultáneamente en hadoop?

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40) ¿HDFS permite que un cliente lea un archivo que ya está abierto para escribir en hadoop?

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41) ¿Cuál debería ser el tamaño del bloque HDFS para obtener el máximo rendimiento del clúster Hadoop?

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42) ¿Por qué HDFS almacena datos utilizando hardware básico a pesar de la mayor probabilidad de fallas en hadoop?

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43) ¿Quién divide el archivo en Bloque mientras almacena dentro de hdfs en hadoop?

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44) ¿Qué es el NameNode activo y pasivo en HDFS?

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45) ¿Cómo se realiza la indexación en hadoop HDFS?

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46) ¿Qué es la conciencia de rack en Hadoop?

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47) ¿Qué es la codificación de borrado en Hadoop?

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48) ¿Cuándo y cómo crear un archivo hadoop?

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49) ¿Qué no se usa dfs en la consola web HDFS?

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50) ¿Cómo garantiza HDFS la integridad de los datos de los bloques de datos almacenados en Hadoop HDFS?

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51) ¿Por qué los esclavos están limitados a 4000 en Hadoop Version1?

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52) ¿Cuál es la necesidad de MapReduce?

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53) ¿Qué es Mapper en Hadoop MapReduce?

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54) En MapReduce, idealmente, ¿cuántos mapeadores deberían configurarse en un esclavo?

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55) ¿Cómo establecer el número de mapeadores que se crearán en MapReduce?

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56) ¿Dónde está escrito el resultado de Mapper en Hadoop?

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57) ¿Cómo cambiar una cantidad de mapeadores que se ejecutan en un esclavo en MapReduce?

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58) ¿Cómo comprimir la salida del mapeador en Hadoop?

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59) ¿Cómo configurar Hadoop para reutilizar JVM para los mapeadores?

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60) ¿Por qué Mapper se ejecuta en un proceso pesado y no en un hilo en MapReduce?

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61) ¿Qué es el reductor en MapReduce?

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62) ¿Cuántos números de reductores se ejecutan en Map-Reduce Job?

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63) ¿Podemos establecer el número de reductores en cero en MapReduce?

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64) ¿Qué sucede si el número del reductor es 0 en MapReduce?

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65) ¿Cuál es el par clave-valor en Hadoop MapReduce?

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66) ¿Qué es InputFormat en Hadoop MapReduce?

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67) ¿Cuáles son los distintos InputFormats en Hadoop?

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68) ¿Explicar InputSplit en Hadoop MapReduce?

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69) ¿Cuánto espacio ocupará la división en Mapreduce?

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70) ¿Qué es un RecordReader en Hadoop MapReduce?

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71) ¿Cuál es la diferencia entre el bloque HDFS y la división de entrada?

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72) ¿Cómo escribir los programas MapReduce?

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73) ¿Qué es KeyValueTextInputFormat en Hadoop MapReduce?

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74) ¿Dónde se realiza la clasificación en Hadoop MapReduce Job?

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75) ¿Qué es Combiner en MapReduce?

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76) En MapReduce Data Flow, cuando se llama a Combiner?

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77) ¿Cómo configurar el número del Combinador en MapReduce?

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78) ¿Se pueden cambiar o no varios combinadores en MapReduce?

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79) ¿Cuántas veces se llama al combinador en un nodo del mapeador en Hadoop?

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80) ¿Diferenciar reductor y combinador en Hadoop MapReduce?

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81) ¿Dónde se realiza la clasificación en el nodo mapeador o el nodo reductor en MapReduce?

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82) ¿Cómo ordenar la salida intermedia en función de los valores en MapReduce?

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83) ¿Qué algoritmo de clasificación se usa en Hadoop MapReduce?

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84) ¿Cuál es la secuencia de ejecución de mapa, reducir, lector de registros, división, combinador, particionador?

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85) Si la salida del mapeador o la salida del particionador escrito en el disco local?

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86) ¿Partitioner se ejecuta en su propia JVM o comparte con otro proceso?

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87) ¿Cuál es la secuencia de ejecución de Mapper, Combiner y Partitioner en MapReduce?

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88) ¿Qué es un caché distribuido en Hadoop?

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89) ¿Cuál es el problema con el archivo pequeño en Hadoop?

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90) ¿Por qué no se puede hacer la agregación en Mapper en MapReduce?

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91) ¿Es posible el trabajo de solo reducción en Hadoop MapReduce?

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92) ¿Qué es el formato de salida en MapReduce?

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93) ¿Qué es LazyOutputFormat en MapReduce?

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94) ¿Cómo especificar más de un directorio como entrada en el programa Hadoop MapReduce?

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95) ¿Por qué el nombre del archivo de salida en Hadoop MapReduce part-r-00000?

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96) ¿Cómo cambiar el nombre del archivo de salida de part-r-00000 en Hadoop MapReduce?

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97) ¿Cómo obtener el archivo único como salida del trabajo MapReduce?

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98) ¿Cómo sobrescribir un archivo / directorio de salida existente durante la ejecución de trabajos de Hadoop MapReduce?

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99) ¿Cómo optimizar el trabajo de Hadoop MapReduce?

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100) ¿Qué es una ejecución especulativa en Apache Hadoop MapReduce?

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101) ¿Qué es la localidad de datos en Hadoop?

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102) ¿Cuál es la diferencia entre Job y Task en MapReduce?

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103) ¿Explicar la ranura en Hadoop Map-Reduce v1?

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104) ¿Cuáles son los problemas asociados con el mapa y reducir el mecanismo basado en ranuras en mapReduce?

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105) ¿Cómo enviar archivos adicionales (frascos, archivos estáticos) para el trabajo de Hadoop MapReduce durante el tiempo de ejecución?

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106) ¿Cuáles son el mapeador y reductor de identidad en MapReduce?

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107) ¿Explicar el proceso de derrame en Hadoop MapReduce?

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108) ¿Qué es Counter en MapReduce?

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109) ¿Cómo crear una clave personalizada y un valor personalizado en MapReduce Job?

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110) ¿En qué tipo de escenarios los trabajos de MapReduce serán más útiles que PIG en Hadoop?

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Espero que estas preguntas ayuden. Todo lo mejor para la entrevista, siéntase libre de comentar si tiene alguna pregunta.

Dispuesto a aprender las últimas tecnologías de vanguardia, Sígueme:

Shwati Kumar

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¿Cómo es una entrevista típica de Goldman Sachs si uno solicita el programa de analista de banca de inversión? Llévame a través de las diferentes rondas de entrevistas y algunas trampas comunes que presentan para los candidatos.

Hay muchas preguntas que le pueden hacer en función de su experiencia. Si eres más nuevo o tienes 1–2 años de experiencia, el entrevistador te hará preguntas fundamentales como:

1. Explique “Big Data” y cuáles son las cinco V de Big Data.

2. Qué es Hadoop y sus componentes: HDFS y YARN.

3. Varios demonios de Hadoop y sus roles en un clúster de Hadoop.

4. Liste la diferencia entre Hadoop 1 y Hadoop 2.

5. ¿Qué es un punto de control?

6. ¿Cuáles son los principales parámetros de configuración en un programa “MapReduce”?

7. Explique “Caché distribuido” en un “Marco de MapReduce”.

Puede revisar estas preguntas de la entrevista de Hadoop , las preguntas de la entrevista HDFS , las preguntas de instalación de Hadoop y las preguntas de la entrevista de MapReduce .

Las preguntas también pueden basarse en su interés personal o en sus herramientas con experiencia:

CERDO:

  • ¿Cuáles son los beneficios de Apache Pig sobre MapReduce?
  • ¿Cuáles son los diferentes tipos de datos en Pig Latin?
  • ¿Cuáles son las diferentes operaciones relacionales en “Pig Latin” con las que trabajó?

Para más preguntas, puede consultar el blog Preguntas de la entrevista de Pig .

COLMENA:

  • ¿Qué es “SerDe” en “Hive”?
  • ¿Cuál es la ubicación predeterminada donde “Hive” almacena los datos de la tabla?

Para obtener más preguntas, puede visitar el blog Preguntas de la entrevista de Hive .

HBase:

  • ¿Cuáles son los componentes de Apache HBase?
  • ¿Cuáles son los componentes de Region Server?
  • ¿Menciona las diferencias entre “HBase” y “Bases de datos relacionales”?

Para obtener más preguntas, puede consultar el blog Preguntas de la entrevista de HBase .

También puede ver este video alternativamente para tener una idea práctica de la entrevista.

Dileep Thakur

Es difícil pasar la entrevista de Hadoop, ya que es una tecnología rápida y en crecimiento. Para llevarlo por este difícil camino, las preguntas de la entrevista le servirán de columna vertebral. El siguiente enlace proporciona preguntas frecuentes y sus respuestas en la entrevista de Hadoop.

Las 100 preguntas y respuestas más importantes de la entrevista de Hadoop

Las más de 50 preguntas y respuestas de la entrevista HDFS

50 Preguntas y respuestas de la entrevista de MapReduce

Estas preguntas se enmarcan teniendo en cuenta la necesidad de una era y el patrón de entrevistas que siguen las empresas. Estas preguntas de la entrevista están especialmente enmarcadas por los expertos de la compañía. Para ayudarte a alcanzar tu objetivo.

¡¡¡¡Todo lo mejor!!!!

Aarusha Agarwal

Mindmajix proporciona las principales preguntas de la entrevista de Hadoop.

PREGUNTAS DE ENTREVISTA HADOOP

P. ¿Qué es Big Data?

Big Data es una gran cantidad de datos que excede la capacidad de procesamiento de los sistemas de bases de datos convencionales, y requiere un mecanismo especial de procesamiento paralelo. Los datos son demasiado grandes y crecen rápidamente. Estos datos pueden ser datos estructurales o no estructurados. Para recuperar información significativa de estos datos, debemos elegir una forma alternativa de procesarlos.

Características de Big Data :

Los datos que tienen un volumen muy grande, provienen de una variedad de fuentes y formatos y fluyen hacia una organización con una gran velocidad, normalmente se conocen como Big Data.

Para obtener más información, haga clic en el siguiente enlace:

http://mindmajix.com/hadoop-inte …

Dileep Thakur

Como sabe, Big Data Hadoop es la última tecnología en auge con una gran demanda en el mercado de TI. Para prepararse para las entrevistas de Hadoop, debe tener un conocimiento práctico en profundidad, ya que este es el que las industrias buscarán cuando vaya a las entrevistas.

Lea las preguntas de la entrevista a continuación preparadas por expertos de la industria para descifrar las entrevistas de Hadoop:

http://data-flair.training/blogs …

Manju Garg

Para preparar la entrevista de Hadoop, debe comenzar con las preguntas básicas.

Aquí hay algunas preguntas de entrevista para Hadoop:

1) ¿Qué es Apache Hadoop? ¿Por qué Hadoop es esencial para todas las aplicaciones de Big Data?

2) ¿Cuáles son las principales características y características de Hadoop que lo convierten en la herramienta de Big Data más popular y poderosa?

3) ¿Cuáles son los componentes principales de Apache Hadoop?

4) ¿Cuáles son los archivos de configuración en Hadoop?

5) ¿Cuáles son los diferentes modos en los que podemos configurar / instalar Hadoop?

Las 50 preguntas y respuestas más importantes de la entrevista de Hadoop

Dileep Thakur

Aquí hay algo para ayudar a todos los que buscan una entrevista de trabajo en hadoop / big data space. Esta es una lista de reproducción de videos que contiene específicamente preguntas / respuestas de entrevistas de hadoop. ¡Es la mejor manera de congelar cosas en tu memoria! El instructor aquí ha explicado los conceptos maravillosamente.

Preguntas de la entrevista de Hadoop – YouTube

Aquí hay una muestra!

Shwati Kumar

Revisar las 100 preguntas principales de la entrevista para Hadoop en el siguiente enlace lo ayudará a ingresar a la industria de Big Data:

Las 100 preguntas y respuestas más importantes de la entrevista de Hadoop – DataFlair

Estos lo ayudarán a despejar entrevistas fácilmente.

Shwati Kumar

Antes de asistir a la entrevista de Hadoop, debe ser minucioso con los fundamentos de Hadoop y YARN, arquitectura de Hadoop, NoSQL, Spark, Spark SQL, Streaming, DataFrame, RDD …

Me gustaría compartir un enlace desde donde puede obtener las mejores preguntas y respuestas.

Recibe las últimas preguntas y respuestas de la entrevista de Hadoop formuladas recientemente por MNC. No solo Hadoop puede responder todas las preguntas sobre entrevistas tecnológicas aquí.

Vinay Babu

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