Laut Statistiken von Forbes setzen heutzutage etwa 90 % der Unternehmen weltweit Big-Data-Analysen ein, um ihre Investitionsberichte zu erstellen.
Mit der wachsenden Bedeutung von Big Data steigt auch die Nachfrage nach Fachkräften im Bereich Hadoop signifikant an.
Um Ihnen den Weg zum Hadoop-Experten zu ebnen, haben wir in diesem Artikel eine Sammlung von Interviewfragen und -antworten zusammengestellt, die Ihnen helfen sollen, Ihr Bewerbungsgespräch erfolgreich zu meistern.
Vielleicht motiviert Sie die Aussicht auf ein attraktives Gehalt, das Hadoop- und Big-Data-Rollen bieten, zusätzlich, sich optimal auf dieses Interview vorzubereiten? 🤔
- Laut Indeed.com liegt das durchschnittliche Gehalt eines Big Data Hadoop-Entwicklers in den USA bei 144.000 US-Dollar.
- itjobswatch.co.uk gibt das durchschnittliche Gehalt eines Big Data Hadoop-Entwicklers mit 66.750 £ an.
- In Indien, laut Indeed.com, kann man mit einem Durchschnittsgehalt von 1.600.000 ₹ rechnen.
Ziemlich lukrativ, oder? Lassen Sie uns nun tiefer in die Welt von Hadoop eintauchen.
Was ist Hadoop?
Hadoop ist ein weit verbreitetes Framework, das in Java geschrieben wurde und Programmiermodelle nutzt, um große Datenmengen zu verarbeiten, zu speichern und zu analysieren.
Das Design von Hadoop ermöglicht es, von einzelnen Servern auf mehrere Computer zu skalieren, die lokale Berechnungs- und Speicherressourcen bereitstellen. Zudem gewährleistet die Fähigkeit von Hadoop, Fehler auf Anwendungsebene zu erkennen und zu beheben, eine hohe Zuverlässigkeit.
Lassen Sie uns nun direkt zu den häufig gestellten Fragen in Hadoop-Interviews und den passenden Antworten übergehen.
Hadoop Interviewfragen und Antworten
Was ist die Speichereinheit in Hadoop?
Antwort: Die Speichereinheit in Hadoop wird als Hadoop Distributed File System (HDFS) bezeichnet.
Wie unterscheidet sich Network Attached Storage vom Hadoop Distributed File System?
Antwort: HDFS, das Hauptspeichersystem von Hadoop, ist ein verteiltes Dateisystem, das große Dateien auf Standardhardware speichert. NAS hingegen ist ein Server für die Datenspeicherung auf Dateiebene, der verschiedenen Clientgruppen Zugriff auf Daten ermöglicht.
Während die Datenspeicherung in NAS auf dedizierter Hardware erfolgt, verteilt HDFS die Datenblöcke auf alle Maschinen innerhalb des Hadoop-Clusters.
NAS verwendet teure High-End-Speichergeräte, während die in HDFS verwendete Standardhardware kostengünstiger ist.
NAS speichert Daten getrennt von Berechnungen und ist daher nicht ideal für MapReduce. Im Gegensatz dazu ist HDFS so konzipiert, dass es nahtlos mit dem MapReduce-Framework zusammenarbeitet. Hier werden die Berechnungen zu den Daten verschoben, anstatt die Daten zu den Berechnungen zu bewegen.
Erläutern Sie MapReduce in Hadoop und Shuffling
Antwort: MapReduce bezieht sich auf zwei separate Aufgaben, die Hadoop-Programme ausführen, um eine hohe Skalierbarkeit über Hunderte oder Tausende von Servern innerhalb eines Hadoop-Clusters zu ermöglichen. Shuffling hingegen bezeichnet den Transfer von Map-Ausgaben von den Mappern zu den jeweiligen Reducern in MapReduce.
Geben Sie einen Überblick über die Architektur von Apache Pig
Die Apache-Pig-Architektur
Antwort: Die Architektur von Apache Pig umfasst einen Pig-Latin-Interpreter, der große Datensätze mithilfe von Pig-Latin-Skripten verarbeitet und analysiert.
Apache Pig besteht auch aus Datensätzen, auf denen Datenoperationen wie Join, Laden, Filtern, Sortieren und Gruppieren ausgeführt werden.
Pig Latin verwendet Ausführungsmechanismen wie Grant-Shells, UDFs und Embedded-Modi zum Schreiben von Pig-Skripten, die die gewünschten Aufgaben ausführen.
Pig erleichtert die Arbeit der Programmierer, indem es die geschriebenen Skripte in eine Reihe von MapReduce-Jobs umwandelt.
Die Komponenten der Apache-Pig-Architektur umfassen:
- Parser: Behandelt die Pig-Skripte, indem er die Syntax des Skripts und eine Typüberprüfung durchführt. Die Ausgabe des Parsers repräsentiert die Anweisungen und logischen Operatoren von Pig Latin und wird als DAG (Directed Acyclic Graph) bezeichnet.
- Optimierer: Implementiert logische Optimierungen wie Projektion und Pushdown auf dem DAG.
- Compiler: Kompiliert den optimierten logischen Plan des Optimierers in eine Reihe von MapReduce-Jobs.
- Execution Engine: Hier findet die endgültige Ausführung der MapReduce-Jobs mit der gewünschten Ausgabe statt.
- Ausführungsmodus: Die Ausführungsmodi in Apache Pig sind hauptsächlich Local und Map Reduce.
Antwort: Im Local-Metastore wird der Metastore-Dienst in derselben JVM wie Hive ausgeführt, stellt jedoch eine Verbindung zu einer Datenbank her, die in einem separaten Prozess auf demselben oder einem Remote-Computer läuft. Im Gegensatz dazu wird der Metastore im Remote-Metastore in seiner eigenen JVM getrennt von der Hive-Dienst-JVM ausgeführt.
Was sind die fünf Vs von Big Data?
Antwort: Diese fünf V stehen für die wichtigsten Eigenschaften von Big Data und umfassen:
- Wert: Big Data zielt darauf ab, Unternehmen, die Big Data in ihren Datenoperationen einsetzen, einen erheblichen Mehrwert durch einen hohen Return on Investment (ROI) zu bieten. Dieser Wert ergibt sich aus der Gewinnung von Erkenntnissen und der Mustererkennung, was zu besseren Kundenbeziehungen und effizienteren Prozessen führt.
- Vielfalt: Beschreibt die Heterogenität der gesammelten Datentypen. Die verschiedenen Formate umfassen CSV, Videos, Audio usw.
- Volumen: Definiert die signifikante Menge und Größe der Daten, die von einer Organisation verwaltet und analysiert werden. Diese Daten weisen ein exponentielles Wachstum auf.
- Geschwindigkeit: Die hohe Geschwindigkeit, mit der Daten generiert und verarbeitet werden.
- Wahrheitsgehalt: Bezieht sich darauf, wie unsicher oder ungenau die verfügbaren Daten sind, da sie unvollständig oder widersprüchlich sein können.
Erläutern Sie die verschiedenen Datentypen von Pig Latin.
Antwort: Die Datentypen in Pig Latin umfassen atomare Datentypen und komplexe Datentypen.
Die atomaren Datentypen sind die grundlegenden Datentypen, die auch in anderen Sprachen verwendet werden. Dazu gehören:
- Int: Definiert eine vorzeichenbehaftete 32-Bit-Ganzzahl. Beispiel: 13
- Long: Definiert eine 64-Bit-Ganzzahl. Beispiel: 10L
- Float: Definiert eine vorzeichenbehaftete 32-Bit-Gleitkommazahl. Beispiel: 2,5F
- Double: Definiert eine vorzeichenbehaftete 64-Bit-Gleitkommazahl. Beispiel: 23.4
- Boolean: Definiert einen booleschen Wert. Er umfasst: True/False
- Datetime: Definiert einen Datum-Uhrzeit-Wert. Beispiel: 1980-01-01T00:00:00.000+00:00
Zu den komplexen Datentypen gehören:
- Map: Bezieht sich auf eine Menge von Schlüssel-Wert-Paaren. Beispiel: [‚color’#’yellow‘, ’number’#3]
- Bag: Ist eine Sammlung von Tupeln und verwendet das Symbol {}. Beispiel: {(Henry, 32), (Kiti, 47)}
- Tupel: Definiert eine geordnete Menge von Feldern. Beispiel: (Alter, 33)
Was sind Apache Oozie und Apache ZooKeeper?
Antwort: Apache Oozie ist ein Hadoop-Scheduler, der Hadoop-Jobs plant und zu einer einzigen logischen Aufgabe zusammenfasst.
Apache Zookeeper hingegen koordiniert verschiedene Dienste in einer verteilten Umgebung. Es spart Entwicklern Zeit, indem es einfache Dienste wie Synchronisation, Gruppierung, Konfigurationsverwaltung und Namensgebung bereitstellt. Apache Zookeeper bietet zudem Unterstützung für Warteschlangen und Leader-Wahlen.
Welche Rolle spielen Combiner, RecordReader und Partitioner in einer MapReduce-Operation?
Antwort: Der Combiner fungiert als Mini-Reducer. Er empfängt und verarbeitet Daten von den Map-Aufgaben und leitet die Ausgabedaten dann an die Reducer-Phase weiter.
Der RecordReader kommuniziert mit dem InputSplit und konvertiert die Daten in Schlüssel-Wert-Paare, die der Mapper lesen kann.
Der Partitioner ist dafür verantwortlich, die Anzahl der benötigten Reducer-Tasks zur Datenaggregation zu bestimmen und die Weiterleitung der Combiner-Ausgaben an die Reducer festzulegen. Der Partitioner steuert auch die Schlüsselpartitionierung der Intermediate-Map-Ausgaben.
Nennen Sie verschiedene herstellerspezifische Distributionen von Hadoop.
Antwort: Zu den verschiedenen Anbietern, die Hadoop-Funktionen erweitern, gehören:
- IBM Open Platform.
- Cloudera CDH Hadoop Distribution
- MapR Hadoop Distribution
- Amazon Elastic MapReduce
- Hortonworks Data Platform (HDP)
- Pivotal Big Data Suite
- Datastax Enterprise Analytics
- HDInsight von Microsoft Azure – Cloudbasierte Hadoop-Distribution.
Warum ist HDFS fehlertolerant?
Antwort: HDFS ist fehlertolerant, da es Daten auf verschiedenen DataNodes repliziert. Durch die Speicherung der Daten auf verschiedenen Knoten können diese von anderen Knoten abgerufen werden, wenn ein Knoten ausfällt.
Unterscheiden Sie zwischen Federation und High Availability.
Antwort: HDFS Federation bietet Fehlertoleranz, die einen kontinuierlichen Datenfluss in einem Knoten ermöglicht, falls ein anderer Knoten ausfällt. High Availability hingegen erfordert zwei separate Computer, die den aktiven NameNode und den sekundären NameNode separat auf dem ersten und zweiten Computer konfigurieren.
Federation kann eine unbegrenzte Anzahl unabhängiger NameNodes aufweisen, während bei High Availability nur zwei verwandte NameNodes, aktiv und Standby, zur Verfügung stehen, die kontinuierlich arbeiten.
NameNodes in einer Federation teilen sich einen Metadatenpool, wobei jeder NameNode seinen dedizierten Pool hat. Bei High Availability werden die aktiven NameNodes jedoch einzeln ausgeführt, während die Standby-NameNodes im Leerlauf bleiben und ihre Metadaten nur sporadisch aktualisieren.
Wie findet man den Status von Blöcken und den Zustand des Dateisystems?
Antwort: Sie verwenden den Befehl hdfs fsck / sowohl auf der Root-Benutzerebene als auch in einem einzelnen Verzeichnis, um den Integritätsstatus des HDFS-Dateisystems zu überprüfen.
Verwendeter HDFS fsck Befehl:
hdfs fsck / -files --blocks –locations> dfs-fsck.log
Die Beschreibung des Befehls:
- -files: Gibt die Dateien aus, die Sie überprüfen.
- –locations: Gibt die Positionen aller Blöcke während der Überprüfung aus.
Befehl zur Überprüfung des Status der Blöcke:
hdfs fsck <path> -files -blocks
- <Pfad>: Beginnt die Prüfungen ab dem hier angegebenen Pfad.
- –blocks: Gibt die Dateiblöcke während der Prüfung aus.
Wann verwenden Sie die Befehle rmadmin -refreshNodes und dfsadmin -refreshNodes?
Antwort: Diese beiden Befehle sind hilfreich, um Knoteninformationen zu aktualisieren, entweder während der Inbetriebnahme oder nach Abschluss der Knoteninbetriebnahme.
Der Befehl dfsadmin -refreshNodes führt den HDFS-Client aus und aktualisiert die Knotenkonfiguration vom NameNode. Der Befehl rmadmin -refreshNodes hingegen führt administrative Aufgaben des ResourceManagers aus.
Was ist ein Checkpoint?
Antwort: Ein Checkpoint ist ein Vorgang, der die letzten Änderungen des Dateisystems mit dem neuesten FSImage zusammenführt, wodurch die Bearbeitungsprotokolldateien klein genug bleiben, um den Startprozess eines NameNodes zu beschleunigen. Der Checkpoint tritt im sekundären NameNode auf.
Warum verwenden wir HDFS für Anwendungen mit großen Datensätzen?
Antwort: HDFS bietet eine DataNode- und NameNode-Architektur, die ein verteiltes Dateisystem implementiert.
Diese beiden Architekturen bieten einen Hochleistungszugriff auf Daten über hochgradig skalierbare Hadoop-Cluster. Der NameNode speichert die Metadaten des Dateisystems im RAM, was dazu führt, dass die Speichermenge die Anzahl der HDFS-Dateisystemdateien begrenzt.
Was bewirkt der Befehl „jps“?
Antwort: Der JPS-Befehl (Java Virtual Machine Process Status) überprüft, ob bestimmte Hadoop-Daemons, darunter NodeManager, DataNode, NameNode und ResourceManager, ausgeführt werden. Dieser Befehl muss von root aus ausgeführt werden, um die laufenden Knoten auf dem Host zu überprüfen.
Was ist spekulative Ausführung in Hadoop?
Antwort: Dies ist ein Prozess, bei dem der Master-Knoten in Hadoop, anstatt langsame Aufgaben zu beheben, eine weitere Instanz derselben Aufgabe als Sicherungsaufgabe (spekulativ) auf einem anderen Knoten startet. Die spekulative Ausführung spart viel Zeit, insbesondere in Umgebungen mit hoher Arbeitslast.
Nennen Sie die drei Modi, in denen Hadoop ausgeführt werden kann.
Antwort: Die drei Hauptmodi, in denen Hadoop ausgeführt wird, sind:
- Standalone-Knoten: Der Standardmodus, der die Hadoop-Dienste mithilfe des lokalen Dateisystems und eines einzigen Java-Prozesses ausführt.
- Pseudo-verteilter Knoten: Führt alle Hadoop-Dienste unter Verwendung einer einzigen Hadoop-Installation aus.
- Vollständig verteilter Knoten: Führt Hadoop-Master- und -Slave-Dienste mithilfe separater Knoten aus.
Was ist eine UDF?
Antwort: Mit UDF (User Defined Functions) können Sie eigene Funktionen programmieren, die Sie zur Verarbeitung von Spaltenwerten während einer Impala-Abfrage verwenden können.
Was ist DistCp?
Antwort: DistCp, oder Distributed Copy, ist ein Tool zum Kopieren großer Datenmengen zwischen oder innerhalb von Clustern. DistCp nutzt MapReduce für das Kopieren großer Datenmengen, einschließlich Fehlerbehandlung, Wiederherstellung und Berichterstellung.
Antwort: Hive Metastore ist ein Dienst, der Apache-Hive-Metadaten für die Hive-Tabellen in einer relationalen Datenbank wie MySQL speichert. Es stellt die Metastore-Service-API bereit, die zentralen Zugriff auf die Metadaten ermöglicht.
Definieren Sie RDD.
Antwort: RDD steht für Resilient Distributed Datasets und ist die Datenstruktur von Spark, eine unveränderliche verteilte Sammlung Ihrer Datenelemente, die auf den verschiedenen Clusterknoten berechnet wird.
Wie können native Bibliotheken in YARN-Jobs eingebunden werden?
Antwort: Dies kann durch Verwendung der Option -Djava.library.path im Befehl oder durch Festlegen von LD_LIBRARY_PATH in der .bashrc-Datei in folgendem Format implementiert werden:
<property> <name>mapreduce.map.env</name> <value>LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/my/libs</value> </property>
Erläutern Sie „WAL“ in HBase.
Antwort: Das Write Ahead Log (WAL) ist ein Wiederherstellungsprotokoll, das MemStore-Datenänderungen in HBase im dateibasierten Speicher aufzeichnet. WAL stellt diese Daten wieder her, wenn der RegionServer abstürzt oder bevor der MemStore geleert wird.
Ist YARN ein Ersatz für Hadoop MapReduce?
Antwort: Nein, YARN ist kein Ersatz für Hadoop MapReduce. Vielmehr unterstützt Hadoop 2.0 oder MapReduce 2 eine verbesserte Technologie namens MapReduce.
Was ist der Unterschied zwischen ORDER BY und SORT BY in HIVE?
Antwort: Während beide Befehle Daten in Hive sortiert abrufen, können die Ergebnisse bei der Verwendung von SORT BY nur teilweise geordnet sein.
Zudem benötigt SORT BY einen Reducer, um die Zeilen zu sortieren. Diese für die endgültige Ausgabe benötigten Reducer können auch mehrere sein. In diesem Fall kann die endgültige Ausgabe teilweise sortiert sein.
Andererseits benötigt ORDER BY nur einen Reducer für die vollständige Sortierung der Ausgabe. Sie können auch das Schlüsselwort LIMIT verwenden, um die Gesamtsortierzeit zu reduzieren.
Was ist der Unterschied zwischen Spark und Hadoop?
Antwort: Während sowohl Hadoop als auch Spark verteilte Verarbeitungsframeworks sind, besteht der Hauptunterschied in ihrer Verarbeitung. Während Hadoop für die Stapelverarbeitung effizient ist, ist Spark ideal für die Echtzeit-Datenverarbeitung.
Hadoop liest und schreibt hauptsächlich Dateien in HDFS, während Spark das Resilient Distributed Dataset-Konzept verwendet, um Daten im RAM zu verarbeiten.
Basierend auf ihrer Latenz ist Hadoop ein Framework mit hoher Latenz ohne interaktiven Modus zur Datenverarbeitung, während Spark ein Framework mit niedriger Latenz ist, das Daten interaktiv verarbeitet.
Vergleichen Sie Sqoop und Flume.
Antwort: Sqoop und Flume sind Hadoop-Tools, die Daten aus verschiedenen Quellen erfassen und in HDFS laden.
- Sqoop (SQL-to-Hadoop) extrahiert strukturierte Daten aus Datenbanken wie Teradata, MySQL, Oracle usw., während Flume geeignet ist, um unstrukturierte Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren und sie in HDFS zu laden.
- In Bezug auf ereignisgesteuerte Prozesse ist Flume ereignisgesteuert, während Sqoop nicht ereignisgesteuert ist.
- Sqoop verwendet eine konnektorbasierte Architektur, bei der Konnektoren wissen, wie sie eine Verbindung zu einer anderen Datenquelle herstellen. Flume verwendet eine agentenbasierte Architektur, wobei der geschriebene Code der Agent ist, der für das Abrufen der Daten verantwortlich ist.
- Durch die verteilte Natur von Flume können Daten leicht gesammelt und aggregiert werden. Sqoop eignet sich für die parallele Datenübertragung, was zu einer Ausgabe in mehreren Dateien führt.
Erläutern Sie die BloomMapFile.
Antwort: BloomMapFile ist eine Klasse, die die MapFile-Klasse erweitert und dynamische Bloom-Filter verwendet, die einen schnellen Mitgliedschaftstest für Schlüssel ermöglichen.
Nennen Sie den Unterschied zwischen HiveQL und PigLatin.
Antwort: Während HiveQL eine SQL-ähnliche deklarative Sprache ist, ist PigLatin eine prozedurale Datenflusssprache auf hoher Ebene.
Was ist Datenbereinigung?
Antwort: Die Datenbereinigung ist ein entscheidender Prozess, um erkannte Datenfehler zu beseitigen oder zu korrigieren, wie z.B. falsche, unvollständige, beschädigte, doppelte und fehlerhaft formatierte Daten innerhalb eines Datensatzes.
Dieser Prozess zielt darauf ab, die Qualität der Daten zu verbessern und genauere, konsistentere und zuverlässigere Informationen für eine effiziente Entscheidungsfindung innerhalb einer Organisation bereitzustellen.
Fazit💃
Angesichts der steigenden Nachfrage nach Big-Data- und Hadoop-Fachkräften möchten Sie vielleicht Ihre Chancen auf eine Anstellung verbessern. Die in diesem Artikel enthaltenen Fragen und Antworten zu Hadoop-Interviews können Ihnen dabei helfen, Ihr bevorstehendes Vorstellungsgespräch erfolgreich zu meistern.
Informieren Sie sich als Nächstes über gute Ressourcen zum Erlernen von Big Data und Hadoop.
Viel Erfolg! 👍