30+ Pertanyaan dan Jawaban Wawancara Hadoop

Nah, statistik dari Forbes menyatakan bahwa hingga 90% organisasi dunia menggunakan analitik Big Data untuk membuat laporan investasi mereka.

Dengan semakin populernya Big Data, akibatnya ada lonjakan peluang kerja Hadoop lebih dari sebelumnya.

Oleh karena itu, untuk membantu Anda mendapatkan peran pakar Hadoop itu, Anda dapat menggunakan pertanyaan dan jawaban wawancara yang telah kami kumpulkan untuk Anda dalam artikel ini untuk membantu Anda melewati wawancara.

Mungkin mengetahui fakta seperti kisaran gaji yang membuat peran Hadoop dan Big Data menguntungkan akan memotivasi Anda untuk lulus wawancara itu, bukan? 🤔

  • Menurut memang.com, pengembang Big Data Hadoop yang berbasis di AS memperoleh gaji rata-rata $144.000.
  • Menurut itjobswatch.co.uk, gaji rata-rata pengembang Big Data Hadoop adalah £66.750.
  • Di India, sumber memang.com menyatakan bahwa mereka akan mendapatkan gaji rata-rata ₹ 16,00,000.

Menguntungkan, bukan begitu? Sekarang, mari masuk untuk mempelajari tentang Hadoop.

Apa itu Hadoop?

Hadoop adalah kerangka kerja populer yang ditulis dalam Java yang menggunakan model pemrograman untuk memproses, menyimpan, dan menganalisis kumpulan data yang besar.

Secara default, desainnya memungkinkan peningkatan dari satu server ke beberapa mesin yang menawarkan komputasi dan penyimpanan lokal. Selain itu, kemampuannya untuk mendeteksi dan menangani kegagalan lapisan aplikasi yang mengakibatkan ketersediaan layanan yang tinggi menjadikan Hadoop cukup andal.

Mari langsung ke pertanyaan wawancara Hadoop yang sering ditanyakan dan jawaban mereka yang benar.

Pertanyaan dan Jawaban Wawancara Hadoop

Apa itu Unit Penyimpanan di Hadoop?

Jawaban: Unit penyimpanan Hadoop disebut Sistem File Terdistribusi Hadoop (HDFS).

Bagaimana Penyimpanan Terlampir Jaringan Berbeda dari Sistem File Terdistribusi Hadoop?

Jawaban: HDFS, yang merupakan penyimpanan utama Hadoop, adalah sistem file terdistribusi yang menyimpan file besar menggunakan perangkat keras komoditas. Di sisi lain, NAS adalah server penyimpanan data komputer tingkat file yang menyediakan grup klien heterogen dengan akses ke data.

Sementara penyimpanan data di NAS menggunakan perangkat keras khusus, HDFS mendistribusikan blok data ke semua mesin di dalam kluster Hadoop.

NAS menggunakan perangkat penyimpanan kelas atas, yang agak mahal, sedangkan perangkat keras komoditas yang digunakan dalam HDFS hemat biaya.

NAS secara terpisah menyimpan data dari perhitungan sehingga membuatnya tidak cocok untuk MapReduce. Sebaliknya, desain HDFS memungkinkannya bekerja dengan kerangka kerja MapReduce. Perhitungan berpindah ke data dalam kerangka kerja MapReduce, bukan data ke perhitungan.

Jelaskan MapReduce di Hadoop dan Shuffling

Jawaban: MapReduce mengacu pada dua tugas berbeda yang dilakukan program Hadoop untuk mengaktifkan skalabilitas besar di ratusan hingga ribuan server dalam cluster Hadoop. Pengacakan, di sisi lain, mentransfer keluaran peta dari Mappers ke Reducer yang diperlukan di MapReduce.

Berikan Sekilas tentang Arsitektur Babi Apache

Arsitektur Babi Apache

Jawaban: Arsitektur Apache Pig memiliki juru bahasa Pig Latin yang memproses dan menganalisis kumpulan data besar menggunakan skrip Pig Latin.

  Bagaimana Meningkatkan Profil Anda Dengan Sertifikasi ExpertRating?

Apache pig juga terdiri dari set dataset tempat operasi data seperti join, load, filter, sort, dan group dilakukan.

Bahasa Pig Latin menggunakan mekanisme eksekusi seperti Grant shell, UDF, dan disematkan untuk menulis skrip Pig yang melakukan tugas yang diperlukan.

Pig membuat pekerjaan programmer lebih mudah dengan mengubah skrip tertulis ini menjadi rangkaian pekerjaan Map-Reduce.

Komponen arsitektur Apache Pig meliputi:

  • Parser – Ini menangani Skrip Babi dengan memeriksa sintaks skrip dan melakukan pengecekan tipe. Keluaran parser merepresentasikan pernyataan Pig Latin dan operator logika dan disebut DAG (directed acyclic graph).
  • Pengoptimal – Pengoptimal mengimplementasikan pengoptimalan logis seperti proyeksi dan penekanan pada DAG.
  • Compiler – Mengkompilasi rencana logis yang dioptimalkan dari pengoptimal menjadi serangkaian pekerjaan MapReduce.
  • Execution Engine – Di sinilah eksekusi akhir dari pekerjaan MapReduce menjadi output yang diinginkan terjadi.
  • Mode Eksekusi – Mode eksekusi di Apache pig terutama mencakup Lokal dan Pengurangan Peta.

Jawaban: Layanan Metastore di Metastore Lokal berjalan di JVM yang sama dengan Hive tetapi terhubung ke database yang berjalan dalam proses terpisah di mesin yang sama atau jarak jauh. Di sisi lain, Metastore di Remote Metastore berjalan di JVM-nya terpisah dari JVM layanan Hive.

Apa Lima V Big Data?

Jawaban: Kelima V ini adalah singkatan dari karakteristik utama Big Data. Mereka termasuk:

  • Nilai: Big data berupaya memberikan manfaat yang signifikan dari Return on Investment (ROI) yang tinggi kepada organisasi yang menggunakan big data dalam operasi datanya. Data besar membawa nilai ini dari penemuan wawasan dan pengenalan polanya, menghasilkan hubungan pelanggan yang lebih kuat dan operasi yang lebih efektif, di antara manfaat lainnya.
  • Varietas: Ini mewakili heterogenitas tipe tipe data yang dikumpulkan. Berbagai format termasuk CSV, video, audio, dll.
  • Volume: Ini menentukan jumlah dan ukuran data yang signifikan yang dikelola dan dianalisis oleh suatu organisasi. Data ini menggambarkan pertumbuhan eksponensial.
  • Velocity: Ini adalah tingkat kecepatan eksponensial untuk pertumbuhan data.
  • Kejujuran: Kejujuran mengacu pada seberapa ‘tidak pasti’ atau ‘tidak akuratnya’ data yang tersedia karena data tidak lengkap atau tidak konsisten.

Jelaskan Berbagai Jenis Data Babi Latin.

Jawaban: Tipe data dalam Pig Latin meliputi tipe data atomik dan tipe data kompleks.

Tipe data Atom adalah tipe data dasar yang digunakan di setiap bahasa lain. Mereka termasuk yang berikut:

  • Int – Tipe data ini mendefinisikan integer 32-bit yang ditandatangani. Contoh: 13
  • Panjang – Panjang mendefinisikan bilangan bulat 64-bit. Contoh: 10L
  • Float – Menentukan floating point 32-bit yang ditandatangani. Contoh: 2,5F
  • Double – Menentukan floating point 64-bit yang ditandatangani. Contoh: 23.4
  • Boolean – Menentukan nilai Boolean. Itu termasuk: Benar / Salah
  • Datetime – Menentukan nilai tanggal-waktu. Contoh: 1980-01-01T00:00.00.000+00:00

Tipe data kompleks meliputi:

  • Peta- Peta mengacu pada kumpulan pasangan kunci-nilai. Contoh: [‘color’#’yellow’, ‘number’#3]
  • Bag – Ini adalah kumpulan dari satu set tupel, dan menggunakan simbol ‘{}’. Contoh: {(Henry, 32), (Kiti, 47)}
  • Tuple – Tuple mendefinisikan kumpulan bidang yang diurutkan. Contoh : (Umur, 33)

Apa itu Apache Oozie dan Apache ZooKeeper?

Jawaban: Apache Oozie adalah penjadwal Hadoop yang bertugas menjadwalkan dan mengikat pekerjaan Hadoop bersama-sama sebagai satu pekerjaan logis.

Apache Zookeeper, di sisi lain, berkoordinasi dengan berbagai layanan dalam lingkungan terdistribusi. Ini menghemat waktu pengembang hanya dengan menampilkan layanan sederhana seperti sinkronisasi, pengelompokan, pemeliharaan konfigurasi, dan penamaan. Apache Zookeeper juga menyediakan dukungan siap pakai untuk antrean dan pemilihan pemimpin.

Apa Peran Combiner, RecordReader, dan Partitioner dalam Operasi MapReduce?

Menjawab: Penggabung bertindak seperti peredam mini. Ini menerima dan mengerjakan data dari tugas peta dan kemudian meneruskan output data ke fase peredam.

RecordHeader berkomunikasi dengan InputSplit dan mengonversi data menjadi pasangan kunci-nilai agar mapper dapat membaca dengan tepat.

Partitioner bertanggung jawab untuk memutuskan jumlah tugas yang dikurangi yang diperlukan untuk meringkas data dan mengonfirmasi bagaimana output penggabung dikirim ke peredam. Partisi juga mengontrol partisi kunci dari output peta perantara.

  Cara Mengelola Profil HBO Max untuk Anak-anak dan Dewasa

Sebutkan Distribusi Hadoop Khusus Vendor yang Berbeda.

Jawaban: Berbagai vendor yang memperluas kemampuan Hadoop meliputi:

  • Platform IBM Terbuka.
  • Distribusi Cloudera CDH Hadoop
  • Distribusi MapR Hadoop
  • Amazon Elastic MapReduce
  • Platform Data Hortonworks (HDP)
  • Suite Big Data Penting
  • Analisis Perusahaan Datastax
  • HDInsight Microsoft Azure – Distribusi Hadoop berbasis Cloud.

Mengapa Toleransi Kesalahan HDFS?

Jawaban: HDFS mereplikasi data pada DataNodes yang berbeda, menjadikannya toleran terhadap kesalahan. Menyimpan data di node yang berbeda memungkinkan pengambilan dari node lain saat satu mode mogok.

Membedakan Antara Federasi dan Ketersediaan Tinggi.

Jawaban: Federasi HDFS menawarkan toleransi kesalahan yang memungkinkan aliran data terus menerus dalam satu node saat yang lain macet. Di sisi lain, Ketersediaan tinggi akan membutuhkan dua mesin terpisah yang mengonfigurasi NameNode aktif dan NameNode sekunder pada mesin pertama dan kedua secara terpisah.

Federation dapat memiliki NameNodes yang tidak terkait dalam jumlah tak terbatas, sedangkan dalam ketersediaan Tinggi, hanya tersedia dua NameNodes terkait, aktif dan siaga, yang bekerja terus menerus.

NameNodes di federasi berbagi kumpulan metadata, dengan setiap NameNode memiliki kumpulan khusus. Namun, dalam Ketersediaan Tinggi, NameNodes yang aktif menjalankan masing-masing satu per satu sementara NameNodes siaga tetap diam dan hanya memperbarui metadatanya sesekali.

Bagaimana Cara Menemukan Status Blok dan Kesehatan FileSystem?

Jawaban: Anda menggunakan perintah hdfs fsck / pada level pengguna root dan direktori individu untuk memeriksa status kesehatan sistem file HDFS.

Perintah HDFS fsck sedang digunakan:

hdfs fsck / -files --blocks –locations> dfs-fsck.log

Deskripsi perintah:

  • -files: Cetak file yang Anda periksa.
  • –lokasi: Mencetak semua lokasi blok saat memeriksa.

Perintah untuk memeriksa status blok:

hdfs fsck <path> -files -blocks
  • : Memulai pemeriksaan dari jalur yang dilewati di sini.
  • – blok: Ini mencetak blok file selama pemeriksaan

Kapan Anda Menggunakan Perintah rmadmin-refreshNodes dan dfsadmin-refreshNodes?

Jawaban: Kedua perintah ini sangat membantu dalam me-refresh informasi node baik selama komisioning atau ketika komisioning node selesai.

Perintah dfsadmin-refreshNodes menjalankan klien HDFS dan me-refresh konfigurasi node NameNode. Perintah rmadmin-refreshNodes, di sisi lain, menjalankan tugas administratif ResourceManager.

Apa itu Pos Pemeriksaan?

Jawaban: Checkpoint adalah operasi yang menggabungkan perubahan terakhir sistem file dengan FSImage terbaru sehingga file log edit tetap cukup kecil untuk mempercepat proses memulai NameNode. Checkpoint terjadi di Secondary NameNode.

Mengapa Kami Menggunakan HDFS untuk Aplikasi yang Memiliki Kumpulan Data Besar?

Jawaban: HDFS menyediakan arsitektur DataNode dan NameNode yang mengimplementasikan sistem file terdistribusi.

Kedua arsitektur ini memberikan akses kinerja tinggi ke data melalui kluster Hadoop yang sangat dapat diskalakan. NameNode-nya menyimpan metadata sistem file dalam RAM, yang menghasilkan jumlah memori yang membatasi jumlah file sistem file HDFS.

Apa yang Dilakukan Perintah ‘jps’?

Jawaban: Perintah Java Virtual Machine Process Status (JPS) memeriksa apakah daemon Hadoop tertentu, termasuk NodeManager, DataNode, NameNode, dan ResourceManager, sedang berjalan atau tidak. Perintah ini diperlukan untuk dijalankan dari root untuk memeriksa node operasi di Host.

Apa itu ‘Eksekusi Spekulatif’ di Hadoop?

Jawaban: Ini adalah proses di mana node master di Hadoop, alih-alih memperbaiki tugas lambat yang terdeteksi, meluncurkan contoh berbeda dari tugas yang sama sebagai tugas cadangan (tugas spekulatif) di node lain. Eksekusi spekulatif menghemat banyak waktu, terutama dalam lingkungan beban kerja yang intensif.

Sebutkan Tiga Mode yang Dapat Dijalankan Hadoop.

Jawaban: Tiga node utama yang dijalankan oleh Hadoop meliputi:

  • Standalone Node adalah mode default yang menjalankan layanan Hadoop menggunakan FileSystem lokal dan satu proses Java.
  • Node yang didistribusikan semu mengeksekusi semua layanan Hadoop menggunakan penerapan Hadoop ode tunggal.
  • Node yang terdistribusi penuh menjalankan layanan Hadoop master dan slave menggunakan node terpisah.

Apa itu UDF?

Jawaban: UDF (Fungsi yang Ditetapkan Pengguna) memungkinkan Anda membuat kode fungsi khusus yang dapat Anda gunakan untuk memproses nilai kolom selama kueri Impala.

Apa itu DistCp?

Jawaban: DistCp atau Distributed Copy, singkatnya, adalah alat yang berguna untuk penyalinan data antar atau intra-cluster yang besar. Menggunakan MapReduce, DistCp secara efektif mengimplementasikan salinan terdistribusi dari sejumlah besar data, di antara tugas-tugas lain seperti penanganan kesalahan, pemulihan, dan pelaporan.

Jawaban: Hive metastore adalah layanan yang menyimpan metadata Apache Hive untuk tabel Hive dalam database relasional seperti MySQL. Ini menyediakan API layanan metastore yang memungkinkan akses sen ke metadata.

Tentukan RDD.

Jawaban: RDD, yang merupakan singkatan dari Resilient Distributed Datasets, adalah struktur data Spark dan koleksi terdistribusi yang tidak dapat diubah dari elemen data Anda yang menghitung pada node cluster yang berbeda.

Bagaimana Perpustakaan Asli Dimasukkan dalam Pekerjaan BENANG?

Jawaban: Anda dapat mengimplementasikannya dengan menggunakan -Djava.library. opsi path pada perintah atau dengan mengatur LD+LIBRARY_PATH dalam file .bashrc menggunakan format berikut:

<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/path/to/my/libs</value>
</property>

Jelaskan ‘WAL’ dalam HBase.

Jawaban: Write Ahead Log(WAL) adalah protokol pemulihan yang merekam perubahan data MemStore di HBase ke penyimpanan berbasis file. WAL memulihkan data ini jika RegionalServer macet atau sebelum membilas MemStore.

Apakah YARN Pengganti Hadoop MapReduce?

Jawaban: Tidak, YARN bukanlah pengganti Hadoop MapReduce. Sebaliknya, teknologi canggih yang disebut Hadoop 2.0 atau MapReduce 2 mendukung MapReduce.

Apa Perbedaan Antara ORDER BY dan SORT BY di Hive?

Jawaban: Meskipun kedua perintah mengambil data dengan cara diurutkan di Hive, hasil dari penggunaan SORT BY mungkin hanya diurutkan sebagian.

Selain itu, SORT BY memerlukan peredam untuk mengurutkan baris. Pengurang yang diperlukan untuk hasil akhir ini mungkin juga berlipat ganda. Dalam hal ini, hasil akhir mungkin dipesan sebagian.

Di sisi lain, ORDER BY hanya membutuhkan satu peredam untuk total pesanan dalam keluaran. Anda juga dapat menggunakan kata kunci LIMIT yang mengurangi total waktu pengurutan.

Apa Perbedaan Antara Spark dan Hadoop?

Jawaban: Meskipun Hadoop dan Spark adalah framework pemrosesan terdistribusi, perbedaan utamanya adalah pemrosesannya. Jika Hadoop efisien untuk pemrosesan batch, Spark efisien untuk pemrosesan data waktu nyata.

Selain itu, Hadoop terutama membaca dan menulis file ke HDFS, sementara Spark menggunakan konsep Dataset Terdistribusi Tangguh untuk memproses data dalam RAM.

Berdasarkan latensinya, Hadoop adalah framework komputasi latensi tinggi tanpa mode interaktif untuk memproses data, sedangkan Spark adalah framework komputasi latensi rendah yang memproses data secara interaktif.

Bandingkan Sqoop dan Flume.

Jawaban: Sqoop dan Flume adalah alat Hadoop yang mengumpulkan data yang dikumpulkan dari berbagai sumber dan memuat data tersebut ke dalam HDFS.

  • Sqoop(SQL-to-Hadoop) mengekstrak data terstruktur dari database, termasuk Teradata, MySQL, Oracle, dll., sedangkan Flume berguna untuk mengekstraksi data tidak terstruktur dari sumber database dan memuatnya ke dalam HDFS.
  • Dalam hal peristiwa yang digerakkan, Flume digerakkan oleh peristiwa, sedangkan Sqoop tidak digerakkan oleh peristiwa.
  • Sqoop menggunakan arsitektur berbasis konektor di mana konektor tahu cara terhubung ke sumber data yang berbeda. Flume menggunakan arsitektur berbasis agen, dengan kode yang tertulis sebagai agen yang bertugas mengambil data.
  • Karena sifat terdistribusi Flume, ia dapat dengan mudah mengumpulkan dan mengagregasi data. Sqoop berguna untuk transfer data paralel, yang menghasilkan keluaran berupa banyak file.

Jelaskan BloomMapFile.

Jawaban: BloomMapFile adalah kelas yang memperluas kelas MapFile dan menggunakan filter mekar dinamis yang menyediakan uji keanggotaan cepat untuk kunci.

Daftar Perbedaan Antara HiveQL dan PigLatin.

Jawaban: Meskipun HiveQL adalah bahasa deklaratif yang mirip dengan SQL, PigLatin adalah bahasa aliran Data prosedural tingkat tinggi.

Apa itu Pembersihan Data?

Jawaban: Pembersihan data adalah proses penting untuk menghilangkan atau memperbaiki kesalahan data yang teridentifikasi yang mencakup data yang salah, tidak lengkap, rusak, duplikat, dan salah format dalam kumpulan data.

Proses ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas data dan memberikan informasi yang lebih akurat, konsisten, dan andal yang diperlukan untuk pengambilan keputusan yang efisien dalam suatu organisasi.

Kesimpulan💃

Dengan lonjakan peluang kerja Big data dan Hadoop saat ini, Anda mungkin ingin meningkatkan peluang Anda untuk masuk. Pertanyaan dan jawaban wawancara Hadoop artikel ini akan membantu Anda menguasai wawancara yang akan datang.

Selanjutnya, Anda dapat melihat sumber daya yang bagus untuk mempelajari Big Data dan Hadoop.

Semoga berhasil! 👍