Entrevista con el desarrollador de Hadoop Preguntas y respuestas que no debe perderse.
Con más de 30,000 trabajos abiertos para desarrolladores de Hadoop, los expertos deben familiarizarse con todos y cada uno de los componentes del ecosistema de Hadoop para asegurarse de que tengan un profundo conocimiento de lo que es Hadoop para que puedan formar un método efectivo para un gran problema de datos El curso de capacitación de Hadoop es el último curso que los profesionales que desean ingresar a la carrera de Hadoop anhelan
Curso de entrenamiento de Big Data Hadoop está diseñado para prepararte para tu próximo proyecto en el mundo de Big Data. Hadoop es el líder de la industria entre las tecnologías de Big Data y es una habilidad principal para todos los expertos en este campo. Spark también está ganando connotación con énfasis en el procesamiento en tiempo real. Como profesional de big data, estas son habilidades obligatorias.
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1. ¿Cuáles son los propósitos de la industria en tiempo real de Hadoop?
Hadoop, conocido como Apache Hadoop, es una plataforma de software libre para la computación escalable y distribuida de grandes volúmenes de datos. Proporciona un análisis rápido, de alto rendimiento y lucrativo de datos estructurados y no estructurados generados en plataformas digitales y dentro de la actividad. Hoy en día se usa en casi todos los departamentos y sectores.
2. ¿En qué se diferencia Hadoop de otros sistemas informáticos paralelos?
Hadoop es un sistema de archivos distribuido, que le permite acumular y manejar la enorme cantidad de datos en una nube de máquinas, manejando la redundancia de datos. El principal beneficio es que, dado que los datos se guardan en varios nodos, es superior procesarlos en modo distribuido.
3. ¿En qué modos se puede ejecutar Hadoop?
Hadoop puede ejecutarse en tres modos:
a. Modo independiente:. Este modo se utiliza principalmente para fines de depuración, y no admite el uso de HDFS.
segundo. Modo pseudodistribuido (clúster de nodo único): en este caso, necesita configuración para los tres archivos descritos anteriormente.
C. Modo totalmente distribuido (nodo de clúster múltiple): esta es la etapa de producción en la que los datos se utilizan y se dispersan en varios nodos en un clúster de Hadoop.
4. Explique la distinción principal entre el bloque HDFS y InputSplit.
En términos simples, el bloque es el símbolo físico de los datos, mientras que la división es la representación lógica de los datos presentes en el bloque. Split actúa como mediador entre el bloque y el mapeador
5. ¿Qué es el caché distribuido y cuáles son sus ventajas?
La caché distribuida, en Hadoop, es un servicio del marco MapReduce para almacenar en caché los archivos cuando sea necesario.
6. Explique la disparidad entre NameNode, Checkpoint NameNode y BackupNode.
NameNode es el núcleo de HDFS que maneja los metadatos: la información de qué archivo se asigna a qué ubicaciones de bloque y qué bloques se guardan en qué nodo de datos.
Checkpoint NameNode tiene la estructura de directorio similar a NameNode y crea puntos de control para un espacio de nombres en períodos regulares descargando fsimage y edita el archivo y los marca en el directorio local.
Backup Node ofrece una funcionalidad similar a Checkpoint, implementando la armonización con NameNode. Mantiene una copia en memoria actualizada del espacio de nombres del sistema de archivos y no necesita obtener cambios después de las fases regulares.
7. ¿Cuáles son los diseños de entrada más frecuentes en Hadoop?
Hay tres claves más comunes en formatos en Hadoop:
• Diseño de entrada de texto: formato de entrada predeterminado en Hadoop.
• Diseño de entrada de valor clave: se utiliza para archivos de texto sin formato donde los archivos se dividen en líneas
• Formato de entrada de archivo de secuencia: se utiliza para leer archivos sucesivamente
8. Clasifique DataNode y ¿cómo NameNode aborda las fallas de DataNode?
DataNode almacena datos en HDFS; Es un nodo donde existen datos reales en el sistema de archivos. Si el namenode no obtiene un mensaje de datanode. NameNode gestiona la duplicación de bloques de datos de un DataNode a otro
9. ¿Cuáles son los principales enfoques de un reductor?
Los tres enfoques principales de un reductor son:
1. setup (): este enfoque se utiliza para configurar diferentes parámetros como el tamaño de los datos de entrada, la caché distribuida.
2. reduce (): el espíritu del reductor siempre se llama una vez por tecla con la tarea reducida conectada
Reducción de vacío público (clave, valor, contexto)
3. cleanup (): este procedimiento se llama para limpiar archivos temporales, solo una vez al finalizar la tarea
limpieza pública vacía (contexto)
10. ¿Qué es SequenceFile en Hadoop?
Ampliamente utilizado en formatos de E / S MapReduce, SequenceFile es un archivo plano que contiene pares de clave / valor binario.
11. ¿Cuál es el rol de Job Tracker en Hadoop?
El objetivo principal de Job Tracker es la administración de recursos, el seguimiento de la disponibilidad de recursos y la gestión del ciclo de vida de la tarea.
12. ¿Cuál es la utilización de RecordReader en Hadoop?
Dado que Hadoop divide los datos en diferentes bloques, RecordReader se utiliza para leer los datos de la hendidura en el registro único.
13. ¿Qué es la ejecución especulativa en Hadoop?
Hadoop intenta detectar cuándo la tarea se ejecuta más lentamente de lo predecible y luego inicia otras tareas correspondientes como respaldo. Este mecanismo de respaldo en Hadoop es Ejecución especulativa.
14. ¿Qué sucede si intenta ejecutar un trabajo de Hadoop con un directorio de salida que ya está presente?
Lanzará una exención que dice que el directorio del archivo de salida subsiste previamente. Para ejecutar el trabajo MapReduce, debe asegurarse de que el directorio de salida no exista antes en el HDFS.
15. ¿Cómo depurar el código de Hadoop?
Principal, asegúrese de que la lista de trabajos MapReduce en ejecución. A continuación, debemos ver que no hay trabajos incompletos en ejecución; en caso afirmativo, debe decidir la ubicación de los registros de RM y luego ejecutarlos.
16. ¿Cómo organizar el Factor de duplicación en HDFS?
hdfs-site.xml se usa para construir HDFS. Cambiar la propiedad dfs.duplication en hdfs-site.xml cambiará la duplicación predeterminada para todos los archivos colocados en HDFS.
17. ¿Cómo comprimir la salida del mapeador pero no la salida del reductor?
Para lograr esta compresión, debe establecer:
conf.set (“MapReduce.map.output.compress”, verdadero)
conf.set (“MapReduce.output.fileoutputformat.compress”, falso)
18. ¿Cuál es la disparidad entre Map Side join y Reduce Side Join?
Lado del mapa Unir en el lado del mapa se realizan datos que llegan al mapa. Necesita una estructura severa para definir la unión lateral del mapa.
19. ¿Cómo puede transportar datos de Hive a HDFS?
Al escribir la consulta: colmena> insertar directorio de sobrescritura ‘/’ select * from emp;
Puede escribir su consulta para los datos que desea importar de Hive a HDFS. La salida que se le dará se guardará en archivos de pieza en la ruta HDFS especificada.
20. ¿Qué empresas usan Hadoop, alguna idea?
El motor de búsqueda de Yahoo utiliza Hadoop, Facebook – Hive desarrollado para análisis, Amazon, Adobe, Netflix eBay, Spotify, Twitter, Adobe.
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