Conform statisticilor publicate de Forbes, un procent impresionant de 90% dintre companiile din întreaga lume utilizează analiza Big Data pentru a-și fundamenta deciziile de investiții.
Odată cu ascensiunea popularității Big Data, se observă o creștere semnificativă a oportunităților de angajare în domeniul Hadoop, depășind cifrele înregistrate anterior.
Pentru a vă oferi un avantaj în obținerea unui post de specialist Hadoop, am compilat o serie de întrebări și răspunsuri frecvente la interviuri, menite să vă ajute să excelați în procesul de selecție.
Poate că informația despre potențialul salarial atractiv al rolurilor Hadoop și Big Data vă va motiva să vă pregătiți intens pentru interviu. 🤔
- Conform indeed.com, un dezvoltator Big Data Hadoop în Statele Unite câștigă în medie 144.000 de dolari anual.
- Conform itjobswatch.co.uk, salariul mediu al unui dezvoltator Big Data Hadoop în Marea Britanie este de 66.750 de lire sterline.
- În India, sursa indeed.com indică un salariu mediu de 1.600.000 de rupii indiene.
Sunt cifre motivante, nu-i așa? Acum, să explorăm în detaliu universul Hadoop.
Ce reprezintă Hadoop?
Hadoop este un framework popular, dezvoltat în Java, care utilizează paradigme de programare pentru a procesa, stoca și analiza volume masive de date.
Designul său permite scalabilitatea, de la un singur server la multiple mașini care oferă putere de calcul și stocare locală. Mai mult, capacitatea de a detecta și gestiona erorile la nivelul aplicației, asigurând servicii cu disponibilitate ridicată, contribuie la fiabilitatea Hadoop.
Să trecem direct la cele mai frecvente întrebări la interviurile Hadoop și la răspunsurile lor corecte.
Întrebări și răspunsuri la interviuri Hadoop
Care este unitatea de stocare în Hadoop?
Răspuns: Unitatea de stocare specifică Hadoop se numește Hadoop Distributed File System (HDFS).
Cum se diferențiază stocarea atașată la rețea (NAS) de sistemul distribuit de fișiere Hadoop (HDFS)?
Răspuns: HDFS, componenta centrală de stocare a Hadoop, este un sistem de fișiere distribuit care gestionează fișiere de dimensiuni foarte mari folosind hardware-ul de bază. Pe de altă parte, NAS este un server de stocare a datelor la nivel de fișier, care oferă acces la date unui grup eterogen de clienți.
În timp ce NAS stochează datele pe hardware specializat, HDFS distribuie blocurile de date pe toate mașinile din cadrul clusterului Hadoop.
NAS utilizează dispozitive de stocare de înaltă performanță, ceea ce implică costuri considerabile, în timp ce hardware-ul de bază utilizat în HDFS este mult mai rentabil.
NAS stochează datele separat de resursele de calcul, ceea ce îl face inadecvat pentru MapReduce. În contrast, designul HDFS îi permite să funcționeze optim cu framework-ul MapReduce. Calculul este deplasat către date, nu invers.
Explicați conceptul MapReduce în Hadoop și procesul de Shuffling
Răspuns: MapReduce descrie două operații distincte pe care programele Hadoop le execută pentru a asigura scalabilitate pe sute sau mii de servere într-un cluster Hadoop. Shuffling se referă la transferul rezultatelor mapării de la Mapper la Reducer în MapReduce.
Prezentați o imagine de ansamblu asupra arhitecturii Apache Pig
Arhitectura Apache Pig
Răspuns: Arhitectura Apache Pig include un interpret Pig Latin care procesează și analizează seturi mari de date folosind scripturi Pig Latin.
Apache Pig conține colecții de seturi de date pe care se efectuează operații de date, cum ar fi join-ul, încărcarea, filtrarea, sortarea și gruparea.
Limbajul Pig Latin folosește mecanisme de execuție, precum shell-uri Grant, UDF-uri și elemente încorporate, pentru a scrie scripturi Pig care îndeplinesc sarcinile necesare.
Pig simplifică munca programatorilor prin transformarea acestor scripturi în serii de joburi Map-Reduce.
Componentele arhitecturii Apache Pig includ:
- Parser – Se ocupă de scripturile Pig, verificând sintaxa și efectuând verificări de tip. Rezultatul parserului reprezintă declarațiile și operatorii logici ai Pig Latin și se numește DAG (graf aciclic direcționat).
- Optimizer – Optimizerul implementează optimizări logice, precum proiecția și pushdown-ul pe DAG.
- Compilator – Compilează planul logic optimizat din optimizer într-o serie de joburi MapReduce.
- Motor de execuție – Aici are loc execuția finală a joburilor MapReduce, generând rezultatul dorit.
- Mod de execuție – Modurile de execuție în Apache Pig includ în principal local și Map Reduce.
Răspuns: Serviciul Metastore din Local Metastore rulează în același JVM ca Hive, dar se conectează la o bază de date care rulează într-un proces separat, fie pe aceeași mașină, fie pe o mașină la distanță. În schimb, Metastore din Remote Metastore rulează în propriul JVM, separat de JVM-ul serviciului Hive.
Care sunt cele cinci V-uri ale Big Data?
Răspuns: Aceste cinci V-uri reprezintă caracteristicile fundamentale ale Big Data. Acestea includ:
- Valoare: Big Data urmărește să ofere beneficii semnificative din randamentul investiției (ROI) unei organizații care utilizează datele masive în operațiunile sale. Valoarea provine din descoperirea și recunoașterea modelelor, ceea ce duce la relații mai puternice cu clienții și operațiuni mai eficiente.
- Varietate: Aceasta se referă la eterogenitatea tipurilor de date colectate. Formatele diverse includ CSV, videoclipuri, audio etc.
- Volumul: Definește cantitatea și dimensiunea semnificativă a datelor gestionate și analizate de o organizație. Aceste date se caracterizează printr-o creștere exponențială.
- Viteză: Aceasta este rata exponențială de creștere a datelor.
- Veridicitate: Veridicitatea se referă la gradul de incertitudine sau inexactitate a datelor, cauzate de caracterul incomplet sau inconsecvent al datelor.
Explicați diferitele tipuri de date din Pig Latin.
Răspuns: Tipurile de date din Pig Latin se împart în tipuri atomice și tipuri complexe.
Tipurile de date atomice sunt tipurile de date de bază, utilizate în orice limbaj de programare. Acestea includ:
- Int – Acest tip de date definește un întreg semnat pe 32 de biți. Exemplu: 13
- Long – Long definește un număr întreg pe 64 de biți. Exemplu: 10L
- Float – Definește un număr în virgulă mobilă semnat pe 32 de biți. Exemplu: 2.5F
- Double – Definește un număr în virgulă mobilă semnat pe 64 de biți. Exemplu: 23.4
- Boolean – Definește o valoare booleană. Include: adevărat/fals
- Datetime – Definește o valoare dată-oră. Exemplu: 1980-01-01T00:00:00.000+00:00
Tipurile de date complexe includ:
- Hartă – O hartă se referă la un set de perechi cheie-valoare. Exemplu: [‘culoare’#’galben’, ‘număr’#3]
- Bag – Este o colecție de tupluri și folosește simbolul „{}”. Exemplu: {(Henry, 32), (Kiti, 47)}
- Tuplu – Un tuplu definește un set ordonat de câmpuri. Exemplu: (Vârsta, 33)
Ce sunt Apache Oozie și Apache ZooKeeper?
Răspuns: Apache Oozie este un planificator Hadoop care se ocupă de programarea și conectarea lucrărilor Hadoop într-un singur workflow logic.
Apache Zookeeper, în schimb, se coordonează cu diverse servicii într-un mediu distribuit. Simplifică munca dezvoltatorilor prin oferirea unor servicii simple, precum sincronizarea, gruparea, gestionarea configurației și numirea. Apache Zookeeper oferă, de asemenea, suport pentru coadă disponibilă și alegerea liderului.
Care este rolul Combinerului, RecordReaderului și Partitionerului într-o operație MapReduce?
Răspuns: Combinerul acționează ca un mini-reductor. Primește datele de la sarcinile de mapare, le procesează și apoi transmite rezultatul către faza de reducere.
RecordReader interacționează cu InputSplit și convertește datele în perechi cheie-valoare pentru ca mapper-ul să le poată citi în mod corespunzător.
Partitionerul este responsabil de a decide numărul de sarcini reduse necesare pentru a rezuma datele și de a confirma modul în care ieșirile combinerului sunt trimise către reductor. Partitionerul controlează, de asemenea, partiționarea cheilor de ieșire intermediare ale mapării.
Menționați diferite distribuții Hadoop specifice furnizorilor.
Răspuns: Diferiți furnizori care extind capabilitățile Hadoop includ:
- Platforma IBM Open.
- Distribuția Cloudera CDH Hadoop
- Distribuția MapR Hadoop
- Amazon Elastic MapReduce
- Platforma de date Hortonworks (HDP)
- Pivotal Big Data Suite
- Datastax Enterprise Analytics
- HDInsight de la Microsoft Azure – Distribuție Hadoop bazată pe cloud.
De ce este HDFS tolerant la erori?
Răspuns: HDFS reproduce datele pe diferite noduri de date, asigurându-le toleranța la erori. Stocarea datelor pe diverse noduri permite recuperarea datelor de pe alte noduri în cazul în care un nod eșuează.
Care este diferența dintre o federație și disponibilitatea ridicată?
Răspuns: HDFS Federation oferă toleranță la erori, permițând fluxul continuu de date într-un nod atunci când altul se blochează. Pe de altă parte, Disponibilitatea Ridicată (High Availability) necesită două mașini separate, configurând NameNode-ul activ și un NameNode secundar pe a doua mașină.
Federația poate avea un număr nelimitat de NameNode-uri neînrudite, în timp ce în High Availability sunt disponibile doar două NameNode-uri asociate, active și standby, care funcționează în mod continuu.
NameNode-urile din federație partajează un pool de metadate, fiecare NameNode având propriul său pool dedicat. În High Availability, NameNode-urile active rulează pe rând, în timp ce NameNode-ul de așteptare rămâne inactiv și își actualizează metadatele doar ocazional.
Cum se poate verifica starea blocurilor și a sistemului de fișiere?
Răspuns: Folosiți comanda `hdfs fsck /`, atât la nivel de utilizator root, cât și pentru un director individual, pentru a verifica starea de sănătate a sistemului de fișiere HDFS.
Comanda HDFS fsck în uz:
hdfs fsck / -files --blocks --locations> dfs-fsck.log
Descrierea comenzii:
- -files: Afișează fișierele verificate.
- –locations: Afișează locațiile tuturor blocurilor în timpul verificării.
Comanda pentru verificarea stării blocurilor:
hdfs fsck <path> -files -blocks
- <path>: Începe verificările din calea specificată.
- –blocks: Afișează blocurile de fișiere în timpul verificării
Când se utilizează comenzile `rmadmin-refreshNodes` și `dfsadmin-refreshNodes`?
Răspuns: Aceste două comenzi sunt utile pentru reîmprospătarea informațiilor despre noduri, fie în timpul punerii lor în funcțiune, fie după ce aceasta este finalizată.
Comanda `dfsadmin-refreshNodes` rulează clientul HDFS și reîmprospătează configurația nodului NameNode. Comanda `rmadmin-refreshNodes`, pe de altă parte, execută sarcinile administrative ale ResourceManager.
Ce este un punct de control (checkpoint)?
Răspuns: Punctul de control este o operațiune care combină ultimele modificări ale sistemului de fișiere cu cea mai recentă imagine FSImage, astfel încât fișierele jurnal de editare să rămână suficient de mici pentru a accelera procesul de pornire al unui NameNode. Punctul de control are loc în NameNode secundar.
De ce utilizăm HDFS pentru aplicații cu seturi mari de date?
Răspuns: HDFS oferă o arhitectură DataNode și NameNode care implementează un sistem distribuit de fișiere.
Aceste două arhitecturi asigură accesul de înaltă performanță la date prin clustere Hadoop extrem de scalabile. NameNode stochează metadatele sistemului de fișiere în RAM, ceea ce limitează cantitatea de memorie disponibilă pentru numărul de fișiere HDFS.
Ce face comanda „jps”?
Răspuns: Comanda Java Virtual Machine Process Status (JPS) verifică dacă anumite daemon-uri Hadoop, inclusiv NodeManager, DataNode, NameNode și ResourceManager, rulează sau nu. Această comandă necesită permisiuni de root pentru a verifica nodurile operaționale de pe gazdă.
Ce reprezintă „Execuția speculativă” în Hadoop?
Răspuns: Este un proces în care nodul principal din Hadoop, în loc să corecteze sarcinile lente detectate, lansează o instanță diferită a aceleiași sarcini ca sarcină de rezervă (sarcină speculativă) pe un alt nod. Execuția speculativă reduce timpul de execuție, mai ales într-un mediu de lucru intens.
Enumerați cele trei moduri în care Hadoop poate funcționa.
Răspuns: Cele trei moduri principale de funcționare a Hadoop includ:
- Nodul Standalone este modul implicit care rulează serviciile Hadoop folosind FileSystem local și un singur proces Java.
- Nodul Pseudo-distribuit execută toate serviciile Hadoop folosind o singură instalare Hadoop.
- Nodul complet distribuit rulează serviciile Hadoop master și slave folosind noduri separate.
Ce este un UDF?
Răspuns: UDF (User-Defined Functions) vă permite să codificați funcții personalizate, pe care le puteți folosi pentru a procesa valorile coloanelor în timpul unei interogări Impala.
Ce este DistCp?
Răspuns: DistCp, sau Distributed Copy, este un instrument util pentru copierea eficientă a cantităților mari de date, fie între clustere, fie în interiorul unui cluster. Folosind MapReduce, DistCp realizează o copie distribuită a unor cantități mari de date, gestionând eficient erorile, recuperarea și raportarea.
Răspuns: Hive metastore este un serviciu care stochează metadatele Apache Hive pentru tabelele Hive într-o bază de date relațională, precum MySQL. Oferă un API de tip serviciu metastore, care permite accesul centralizat la metadate.
Definiți RDD.
Răspuns: RDD, care înseamnă Resilient Distributed Datasets, este structura de date specifică Spark și o colecție distribuită, imuabilă, de elemente de date care se procesează pe diverse noduri ale clusterului.
Cum pot fi incluse bibliotecile native în joburile YARN?
Răspuns: Puteți realiza acest lucru fie utilizând opțiunea `-Djava.library.path` în comandă, fie setând `LD+LIBRARY_PATH` în fișierul `.bashrc` folosind următorul format:
<property> <name>mapreduce.map.env</name> <value>LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/my/libs</value> </property>
Explicați conceptul „WAL” în HBase.
Răspuns: Write Ahead Log (WAL) este un protocol de recuperare care înregistrează modificările datelor MemStore din HBase într-o locație de stocare bazată pe fișiere. WAL permite recuperarea datelor în cazul unei căderi a RegionalServer-ului sau înainte ca MemStore să fie spălat.
Este YARN un înlocuitor pentru Hadoop MapReduce?
Răspuns: Nu, YARN nu este un înlocuitor pentru Hadoop MapReduce. În schimb, o tehnologie puternică, denumită Hadoop 2.0 sau MapReduce 2, suportă MapReduce.
Care este diferența dintre `ORDER BY` și `SORT BY` în Hive?
Răspuns: Ambele comenzi returnează datele sortate în Hive, însă rezultatele obținute prin `SORT BY` pot fi ordonate doar parțial.
Mai mult, `SORT BY` necesită un reductor pentru a ordona rândurile. Acest reductor necesar pentru ieșirea finală poate fi multiplu. În acest caz, rezultatul final poate fi ordonat doar parțial.
Pe de altă parte, `ORDER BY` necesită un singur reductor pentru o sortare totală a ieșirii. Puteți utiliza și cuvântul cheie `LIMIT`, care reduce timpul total de sortare.
Care este diferența dintre Spark și Hadoop?
Răspuns: Deși atât Hadoop, cât și Spark sunt framework-uri de procesare distribuită, diferența lor principală constă în modul de procesare. Acolo unde Hadoop este eficient pentru procesarea în lot, Spark excelează în procesarea datelor în timp real.
În plus, Hadoop citește și scrie fișiere în principal din HDFS, în timp ce Spark utilizează conceptul de Resilient Distributed Dataset pentru a procesa datele în RAM.
Pe baza latenței lor, Hadoop este un framework de calcul cu latență ridicată, fără un mod interactiv de procesare a datelor, în timp ce Spark este un framework de calcul cu latență scăzută, care procesează datele interactiv.
Comparați Sqoop și Flume.
Răspuns: Sqoop și Flume sunt instrumente Hadoop care colectează date din diverse surse și le încarcă în HDFS.
- Sqoop (SQL-to-Hadoop) extrage date structurate din baze de date, inclusiv Teradata, MySQL, Oracle etc., în timp ce Flume este util pentru extragerea datelor nestructurate din sursele de date și încărcarea lor în HDFS.
- În ceea ce privește evenimentele, Flume este condus de evenimente, în timp ce Sqoop nu este condus de evenimente.
- Sqoop utilizează o arhitectură bazată pe conectori, în care conectorii știu cum să se conecteze la o sursă de date diferită. Flume utilizează o arhitectură bazată pe agenți, codul scris fiind agentul responsabil de preluarea datelor.
- Datorită naturii distribuite a lui Flume, acesta poate colecta și agrega cu ușurință date. Sqoop este util pentru transferul de date paralel, generând ieșiri în mai multe fișiere.
Explicați BloomMapFile.
Răspuns: BloomMapFile este o clasă care extinde clasa MapFile și utilizează filtre dinamice Bloom, care permit un test rapid de apartenență pentru chei.
Enumerați diferențele dintre HiveQL și PigLatin.
Răspuns: În timp ce HiveQL este un limbaj declarativ, similar cu SQL, PigLatin este un limbaj procedural de flux de date de nivel înalt.
Ce este curățarea datelor?
Răspuns: Curățarea datelor este un proces esențial de eliminare sau corectare a erorilor identificate, inclusiv date incorecte, incomplete, corupte, duplicate și formatate greșit dintr-un set de date.
Scopul este de a îmbunătăți calitatea datelor și de a oferi informații mai precise, consecvente și fiabile, necesare pentru luarea deciziilor eficiente în cadrul unei organizații.
Concluzie 💃
Având în vedere creșterea actuală a oportunităților de angajare în Big Data și Hadoop, este oportun să vă consolidați șansele de succes. Întrebările și răspunsurile la interviul Hadoop prezentate în acest articol vă vor ajuta să vă pregătiți pentru viitoarele interviuri.
Ulterior, puteți consulta resurse fiabile pentru a vă aprofunda cunoștințele despre Big Data și Hadoop.
Mult succes! 👍