¿Cuáles son las preguntas de entrevista más frecuentes para Hadoop?

En primer lugar, se espera que tenga una comprensión clara de varias herramientas en Hadoop Ecosystem y cómo funcionan entre sí para hacer frente a diferentes escenarios de Big Data. Las siguientes son algunas de las preguntas importantes de la entrevista de Hadoop:

P. ¿Qué sucede cuando dos clientes intentan acceder al mismo archivo en el HDFS?

HDFS solo admite escrituras exclusivas.

Cuando el primer cliente se pone en contacto con el “NameNode” para abrir el archivo para escribir, el “NameNode” otorga un contrato de arrendamiento al cliente para crear este archivo. Cuando el segundo cliente intenta abrir el mismo archivo para escribir, el “NameNode” notará que la concesión del archivo ya se ha otorgado a otro cliente y rechazará la solicitud de apertura para el segundo cliente.

P. ¿Podemos tener un factor de replicación diferente de los archivos existentes en HDFS?

Sí, uno puede tener un factor de replicación diferente para los archivos existentes en HDFS. Supongamos que tengo un archivo llamado test.xml almacenado dentro del directorio de muestra en mi HDFS con el factor de replicación establecido en 1. Ahora, el comando para cambiar el factor de replicación del archivo text.xml a 3 es:

hadoop fs -setrwp -w 3 /sample/test.xml

Finalmente, puedo verificar si el factor de replicación ha cambiado o no utilizando el siguiente comando:

hadoop fs -ls / sample

P. ¿Puedes modificar el archivo presente en HDFS?

No, no puedo modificar los archivos ya presentes en HDFS, ya que HDFS sigue el modelo Write Once Read Many. Pero, siempre puedo agregar datos al archivo HDFS existente.

P. ¿Qué es un combinador y dónde debe usarlo?

Combiner es como una función de mini reductor que nos permite realizar una agregación local de la salida del mapa antes de transferirla a la fase reductora. Básicamente, se utiliza para optimizar el uso del ancho de banda de la red durante una tarea de MapReduce al reducir la cantidad de datos que se transfieren desde un mapeador al reductor.

Te sugiero que leas este video sobre las preguntas de la entrevista de Hadoop, que fue tomado por un experto de la industria. Este video le dará una buena idea sobre qué tipo de preguntas se esperan en una entrevista de Hadoop y también lo ayudará a comprender cómo proceder con las mismas.

Además, también puede seguir adelante con los siguientes blogs que cubren preguntas sobre cada herramienta en Hadoop Ecosystem:

  • Las 50 preguntas principales de la entrevista de Hadoop
  • Preguntas de la entrevista de HDFS
  • Preguntas de la entrevista de MapReduce
  • Preguntas de la entrevista de la colmena
  • Preguntas de la entrevista de cerdo
  • Preguntas de la entrevista de HBase

Te recomendaré que primero prepares preguntas básicas de Hadoop como:

  1. ¿Qué es Apache Hadoop?
  2. ¿Por qué necesitamos Hadoop?
  3. ¿Cuáles son los componentes principales de Hadoop?
  4. ¿Cuáles son las características de Hadoop?

Después de eso, vaya a las preguntas de la entrevista.

Estas son las preguntas de entrevista más frecuentes y frecuentes con respuestas detalladas para Hadoop.

  1. ¿Explicar la localidad de datos en Hadoop?

El mayor inconveniente de Hadoop fue el tráfico de red de conmutador cruzado debido al gran volumen de datos. Para superar este inconveniente, la localidad de datos entró en escena. Se refiere a la capacidad de mover el cálculo cerca de donde residen los datos reales en el nodo, en lugar de mover datos grandes al cálculo. La localidad de datos aumenta el rendimiento general del sistema.

En Hadoop, HDFS almacena conjuntos de datos. Los conjuntos de datos se dividen en bloques y se almacenan en los nodos de datos en el clúster de Hadoop. Cuando un usuario ejecuta el trabajo MapReduce, NameNode envía este código MapReduce a los nodos de datos en los que hay datos disponibles relacionados con el trabajo MapReduce.

La localidad de datos tiene tres categorías:

Datos locales : en esta categoría, los datos se encuentran en el mismo nodo que el asignador que trabaja en los datos. En tal caso, la proximidad de los datos está más cerca del cálculo. Este es el escenario más preferido.

• Intra – Rack: en este escenario, el mapeador se ejecuta en el nodo diferente pero en el mismo rack. Como no siempre es posible ejecutar el mapeador en el mismo nodo de datos debido a restricciones.

Inter-Rack : en este escenario, el mapeador se ejecuta en el rack diferente. Como no es posible ejecutar el asignador en un nodo diferente en el mismo bastidor debido a limitaciones de recursos.

2. ¿Cómo se logra la seguridad en Hadoop?

Apache Hadoop logra seguridad mediante el uso de Kerberos.

En un nivel superior, hay tres pasos que un cliente debe seguir para acceder a un servicio cuando usa Kerberos. Por lo tanto, cada uno de ellos implica un intercambio de mensajes con un servidor.

• Autenticación: el cliente se autentica en el servidor de autenticación. Luego, recibe un Ticket-Granting Ticket (TGT) con marca de tiempo.

• Autorización: el cliente utiliza el TGT para solicitar un ticket de servicio del servidor de concesión de tickets.

• Solicitud de servicio: el cliente utiliza el ticket de servicio para autenticarse en el servidor.

3-¿Cómo reiniciar NameNode o todos los demonios en Hadoop?

Siguiendo los métodos podemos reiniciar el NameNode:

• Puede detener el NameNode individualmente usando el comando /sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode. Luego, inicie NameNode usando /sbin/hadoop-daemon.sh start namenode.

• Use /sbin/stop-all.sh y use /sbin/start-all.sh, comando que detendrá primero a todos los demonios. Entonces comienza todos los demonios.

El directorio sbin dentro del directorio Hadoop almacena estos archivos de script.

Para preguntas, consulte el siguiente enlace:

Preguntas principales de la entrevista de Hadoop con respuestas

Hadoop es una tecnología rápida y en crecimiento. Hadoop es una herramienta de código abierto de la ASF – Apache Software Foundation. El proyecto de código abierto significa que está disponible de forma gratuita e incluso podemos cambiar su código fuente según los requisitos. Si cierta funcionalidad no satisface su necesidad, puede cambiarla según su necesidad. La mayor parte del código de Hadoop está escrito por Yahoo, IBM, Facebook, Cloudera.

Proporciona un marco eficiente para ejecutar trabajos en múltiples nodos de clústeres. Clúster significa un grupo de sistemas conectados a través de LAN. Hadoop proporciona procesamiento paralelo de datos, ya que funciona en varias máquinas simultáneamente.

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!!!!

Estas son las preguntas de entrevista frecuentes y frecuentes

  1. ¿Cuál es el problema con los archivos pequeños en Hadoop?
  2. ¿Cómo NameNode aborda las fallas de Datanode en HDFS?
  3. ¿Qué es un “caché distribuido” en Apache Hadoop?
  4. ¿Cómo se logra la seguridad en Hadoop?
  5. ¿Por qué uno elimina o agrega nodos en un clúster de Hadoop con frecuencia? 10- ¿Cuál es el rendimiento en Hadoop?
  6. ¿En qué ubicación NameNode almacena sus metadatos? ¿Y por qué?
  7. ¿Cómo reiniciar NameNode o todos los demonios en Hadoop? 12- ¿Qué hace el comando jps en Hadoop?
  8. ¿Cuáles son las principales propiedades de hdfs-site.xml?
  9. ¿Cómo copiar un archivo en HDFS con un tamaño de bloque diferente al de la configuración de tamaño de bloque existente?
  10. ¿Dónde está escrito el resultado de Mapper en Hadoop?
  11. ¿Por qué HDFS realiza la replicación, aunque resulta en redundancia de datos?
  12. ¿Qué quiere decir con la alta disponibilidad de un NameNode en Hadoop HDFS?
  13. ¿Qué es un bloque en HDFS? ¿Por qué un tamaño de bloque de 64 MB?
  14. ¿Explicar el punto único de falla en Hadoop?
  15. ¿Cómo comprobaría si su NameNode funciona o no?
  16. ¿Qué son los permisos de archivo en HDFS y cómo HDFS verifica los permisos para archivos o directorio?
  17. ¿Cuál es el par clave-valor en MapReduce?

Aquí están las 20 preguntas principales de la entrevista de Hadoop de tipo objetivo y sus respuestas se dan a continuación. Estas preguntas de ejemplo están enmarcadas por expertos de Intellipaat que se entrenan para el entrenamiento de Hadoop para darle una idea del tipo de preguntas que se pueden hacer en la entrevista. preguntas de la entrevista hadoop | Top y más solicitados | Intellipaat Apache Hadoop es un ecosistema de Big Data que consta de componentes de código abierto que esencialmente cambian la forma en que se analizan, almacenan, transfieren y procesan grandes conjuntos de datos. En contraste con los sistemas de procesamiento distribuido tradicionales, Hadoop facilita múltiples tipos de cargas de trabajo analíticas en los mismos conjuntos de datos al mismo tiempo.

Hadoop, el marco más utilizado y utilizado con frecuencia para administrar datos masivos en una serie de plataformas informáticas y servidores en todas las industrias, avanza vertiginosamente en las empresas. Permite a las organizaciones almacenar archivos que son más grandes de lo que puede almacenar en un nodo o servidor específico. Más importante aún, Hadoop no es solo una plataforma de almacenamiento, es uno de los marcos computacionales más optimizados y eficientes para el análisis de big data.

Este tutorial de Hadoop es una excelente guía para que estudiantes y profesionales adquieran experiencia en la tecnología de Hadoop y sus componentes relacionados. Con el objetivo de servir a audiencias más grandes en todo el mundo, el tutorial está diseñado para enseñar a los desarrolladores, administradores, analistas y probadores en este marco de Big Data más comúnmente aplicado. Desde la instalación hasta los beneficios de la aplicación y el alcance futuro, el tutorial proporciona aspectos explicativos de cómo los alumnos pueden hacer el uso más eficiente de Hadoop y su ecosistema. También proporciona información sobre muchas de las bibliotecas y paquetes de Hadoop que muchos analistas y arquitectos de Big Data no conocen.

Algunas de las preguntas frecuentes de la entrevista de Hadoop son las siguientes:

1) ¿Qué es Hadoop?

2) ¿Qué plataforma y versión de Java se requieren para ejecutar Hadoop?

3) ¿Qué tipo de hardware es mejor para Hadoop?

4) ¿Cuáles son los formatos de entrada más comunes definidos en Hadoop?

5) ¿Qué es el bloque de entrada en Hadoop? Explique.

6) ¿Cuántos bloques de entrada forma un marco Hadoop?

7) ¿Cuál es el uso de RecordReader en Hadoop?

8) ¿Qué es JobTracker en Hadoop?

9) ¿Cuáles son las funcionalidades de JobTracker?

10) Definir TaskTracker.

11) ¿Qué es el trabajo de Mapa / Reducir en Hadoop?

12) ¿Qué es Hadoop Streaming?

13) ¿Qué es un combinador en Hadoop?

14) ¿Es necesario saber java para aprender Hadoop?

15) ¿Cómo depurar el código de Hadoop?

Encuentre respuestas sobre las preguntas mencionadas anteriormente en el segmento de preguntas y respuestas de la entrevista MindsMapped Hadoop.

Para preguntas y respuestas actualizadas de la entrevista de Hadoop, puede suscribirse a nuestro sitio web.

Preguntas y respuestas de la entrevista de Hadoop para Pdf experimentado

¿Cuál es el punto único de falla hadoop?

¿Qué es la ejecución especulativa en hadoop?

¿Qué es la alta disponibilidad de Hadoop?

¿Qué es la Federación HDFS?

¿Qué es el nodo de nombre activo y el nodo de nombre pasivo?

¿Qué es el nodo del diario?

¿Qué es el equilibrador?

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