Top 30 des questions et réponses d'entretien d'administration Hadoop (2026)
Prafulla Ranadive
Se préparer à un entretien d'administration Hadoop implique d'anticiper les défis, les responsabilités et les attentes propres à la gestion concrète d'un cluster. Ces questions d'entretien permettent d'évaluer le jugement, la capacité à résoudre les problèmes et la capacité à gérer le stress.
Une solide préparation ouvre la voie à des postes sur diverses plateformes de données, reflétant la demande du secteur et l'impact concret des enjeux. Les employeurs valorisent l'expérience technique, l'analyse pratique et les compétences avérées, du débutant au professionnel senior, y compris les managers et les chefs d'équipe. Ces compétences couvrent l'administration de base à avancée, une expérience concrète en production et une capacité à résoudre les problèmes, autant d'atouts essentiels pour une évolution de carrière à long terme, que ce soit pour les profils expérimentés, intermédiaires ou confirmés. Lire la suite...
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Questions et réponses les plus fréquentes lors d'un entretien d'administrateur Hadoop
1) Expliquez ce qu'est Apache Hadoop et énumérez ses composants principaux.
Apache Hadoop est un cadre de calcul distribué open-source Conçu pour stocker et traiter de grands volumes de données sur des clusters de matériel standard de manière tolérante aux pannes. Il permet aux organisations de gérer charges de travail de données massives que les systèmes traditionnels ne peuvent pas gérer efficacement en raison des contraintes de volume, de variété et de vitesse.
Composants principaux:
- HDFS (système de fichiers distribué Hadoop) : Fournit un stockage distribué des données par blocs sur plusieurs nœuds.
- YARN (Yet Another Resource Negotiator) : Gère les ressources du cluster et la planification des tâches.
- MapReduce : Modèle de programmation pour le traitement parallèle de grands ensembles de données. Ces composants permettent collectivement d'étendre le traitement de volumes massifs de données tout en assurant une résilience aux pannes de nœuds.
Exemple : Dans un cluster de 50 nœuds, HDFS stocke les blocs de données avec réplication, MapReduce exécute des tâches en parallèle et YARN répartit les ressources entre les applications en cours d'exécution.
2) Quelles sont les principales responsabilités d'un administrateur Hadoop ?
Un administrateur Hadoop est chargé de veiller à ce que L'écosystème Hadoop fonctionne de manière efficace, sécurisée et avec une haute disponibilité..
Les responsabilités incluent:
- Installation, configuration et mise à niveau des clusters Hadoop.
- Gestion des services HDFS et YARN.
- Surveillance de l'état et des performances du cluster.
- Mise en œuvre de la sécurité (Kerberos, permissions de fichiers).
- Planification des capacités, réplication des données et optimisation des ressources.
- Gestion des pannes de nœuds et garantie d'une haute disponibilité.
Exemple : Lors de l'extension d'un cluster de 100 à 200 nœuds, l'administrateur planifie la capacité, ajuste les facteurs de réplication, met à jour les configurations et surveille les performances pour éviter les goulots d'étranglement.
3) Comment HDFS gère-t-il la réplication des données pour assurer la tolérance aux pannes ? Expliquez le comportement par défaut.
HDFS garantit tolérance aux pannes par réplication des blocs de données sur plusieurs DataNodesPar défaut, chaque bloc est répliqué trois fois (facteur de réplication = 3), mais cela peut être configuré.
Fonctionnement :
- Lorsqu'un fichier est écrit, le NomNœud attribue des blocs aux DataNodes.
- Chaque bloc est répliqué sur des nœuds différents (et idéalement sur des racks différents pour éviter les pannes au niveau du rack).
- Si un DataNode tombe en panne, le système se récupère automatiquement en répliquant les blocs manquants à partir d'autres répliques afin de maintenir le facteur de réplication défini.
Avantages:
- Assure une haute disponibilité.
- Garantit la résilience des données même en cas de défaillance des nœuds.
4) Décrivez les rôles de NameNode et DataNode dans HDFS et comment ils interagissent.
Dans HDFS, NameNode et DataNodes implémentent une architecture maître-esclave.
- NomNœud:
- Serveur de métadonnées centralisé.
- Gère l'arborescence des répertoires, les métadonnées des fichiers et l'emplacement des blocs.
- Reçoit les demandes des clients concernant les opérations sur les fichiers et répond en indiquant l'emplacement des blocs.
- Nœuds de données :
- Stocker les blocs de données réels.
- Signaler l'état des blocs au NameNode à intervalles réguliers.
Exemple d'interaction : Un client lisant un fichier contacte d'abord le NameNode pour récupérer les emplacements des blocs, puis se rend sur chaque DataNode pour récupérer directement les données des blocs.
5) Expliquez Hadoop YARN et son rôle dans la gestion des ressources.
YARN (encore un autre négociateur de ressources) est la couche de gestion des ressources de Hadoop qui découple la gestion des ressources du traitement des données (MapReduce).
Les rôles:
- Gestionnaire de ressources : Service maître qui gère les ressources du cluster et distribue les conteneurs.
- Gestionnaire de nœuds : S'exécute sur chaque nœud, signale l'utilisation des ressources à ResourceManager et gère les conteneurs sur le nœud.
Avantages du fil :
- Permet différents outils de traitement de données (Spark, Tez) pour fonctionner sur Hadoop.
- Améliore l'évolutivité et l'utilisation des ressources.
6) Qu'est-ce qu'un NameNode secondaire ? En quoi diffère-t-il d'une configuration de NameNode HA ?
Le Nœud de noms secondaire Il fusionne périodiquement les journaux de modifications du NameNode avec l'image du système de fichiers afin de limiter sa taille. Il ne s'agit pas d'un NameNode de secours.
Différence par rapport à une configuration à haute disponibilité (HA) :
| Fonctionnalité | Nœud de noms secondaire | Nœud de nom HA |
|---|---|---|
| Fonction | Fusion des métadonnées de sauvegarde | Fournit une capacité de basculement |
| Gestion des pannes | Ne remplace pas le NameNode défaillant | Standby prend le relais |
| Interet | Gestion des journaux de modification | disponibilité continue du service |
La configuration HA utilise Contrôleur de basculement Zookeeper et plusieurs NameNodes pour assurer la disponibilité.
7) Qu’est-ce que la sensibilisation aux racks et pourquoi est-elle importante ?
Rack Awareness est une fonctionnalité de Hadoop qui reconnaît la topologie physique des nœuds dans différents racks et répartit les répliques de données sur plusieurs racks afin de réduire le risque de pannes à l'échelle du rack.
Pourquoi c'est important:
- Répartit les répliques sur plusieurs racks pour améliorer la tolérance aux pannes.
- Réduit le trafic réseau en optimisant la localité des opérations de lecture/écriture des données.
Exemple : En cas de défaillance du rack A, les répliques sur les racks B et C permettent au cluster de continuer à fournir des données sans interruption.
8) Comment effectuer une mise à niveau progressive dans les clusters Hadoop ? Pourquoi est-ce utile ?
A mise à niveau progressive permet de mettre à niveau les composants d'un cluster Hadoop un nœud à la fois sans arrêter l'ensemble du cluster.
Étape:
- Upgrade un DataNode ou un service sur un nœud.
- Valider la stabilité.
- Passez au nœud suivant.
Avantages:
- Réduit les temps d'arrêt.
- Permet de maintenir les services en fonctionnement pendant l'application des mises à jour.
9) Quels outils un administrateur Hadoop peut-il utiliser pour surveiller l'état de santé d'un cluster ?
Les administrateurs utilisent des outils opérationnels pour suivre les performances du cluster et détecter les problèmes de manière proactive. Parmi les outils de surveillance courants, on trouve :
- apache
- Gestionnaire Cloudera
- Ganglions
- Nagios
Ces outils fournissent des tableaux de bord, des alertes et des indicateurs sur l'état des nœuds, l'utilisation des ressources et la santé des tâches.
10) Expliquez le rôle de l'équilibreur Hadoop et son objectif.
Le Équilibreur Hadoop redistribue les données HDFS pour maintenir un Utilisation équilibrée du disque entre les DataNodes.
Cas d'utilisation:
- Après l'ajout de nouveaux nœuds.
- Pour rééquilibrer les données lorsque celles-ci sont déséquilibrées en raison d'ajouts ou de suppressions de nœuds.
11) Qu'est-ce que DistCp et quand l'utiliseriez-vous ?
DistCp (Copie distribuée) est utilisé pour copie de grands ensembles de données entre clusters ou entre systèmes de fichiers utilisant MapReduce pour le parallélisme.
Cas d'utilisation:
- Cluster migration.
- Sauvegarde entre les centres de données.
12) Comment l'authentification Kerberos améliore-t-elle la sécurité d'Hadoop ?
Kerberos est un protocole d'authentification réseau qui fournit Authentification sécurisée des utilisateurs et des services pour Hadoop.
Avantages:
- Empêche tout accès non autorisé.
- Utilise des tickets et des jetons chiffrés plutôt que des identifiants en clair.
13) Comment un administrateur peut-il ajouter ou supprimer un DataNode dans un cluster Hadoop en production ?
Pour ajouter un DataNode :
- Installez Hadoop.
- Configurez le site principal et le site HDFS avec les paramètres de cluster appropriés.
- Démarrer le service DataNode.
- NameNode le détecte automatiquement.
Pour supprimer un DataNode :
- Mise hors service via la configuration HDFS.
- Valider la réplication des données.
- Arrêt du service.
Cela garantit l'intégrité des données et le fonctionnement continu.
14) Nommez les principaux démons Hadoop nécessaires à un cluster fonctionnel.
Un cluster Hadoop nécessite plusieurs daemons pour fonctionner :
- NomNœud
- Nœud de données
- Gestionnaire de ressources
- Gestionnaire de nœuds
- NameNode secondaire / NameNode de secours (pour la haute disponibilité)
15) Que sont les planificateurs dans YARN et en quoi diffèrent-ils ?
YARN prend en charge plusieurs planificateurs pour gérer l'allocation des ressources:
| Planificateur | Description |
|---|---|
| Planificateur de capacité | Garantit la capacité et l'équité pour les locataires dans les environnements multi-locataires. |
| Planificateur équitable | Partage les ressources de manière à ce que tous les emplois en reçoivent une part équitable au fil du temps. |
La capacité convient aux charges de travail prévisibles ; l'équité convient lorsqu'une progression égale est nécessaire.
16) Que sont les compteurs Hadoop et en quoi sont-ils utiles ?
Compteurs Hadoop Ce sont des indicateurs intégrés qui suivent la progression des tâches et les statistiques, comme les enregistrements lus/écrits, les tâches ayant échoué et les compteurs personnalisés. Ils facilitent l'analyse des performances et le débogage.
17) Comment Hadoop gère-t-il les pannes de nœuds, et quelles actions un administrateur doit-il entreprendre en cas de panne ?
Hadoop est conçu avec La tolérance aux pannes comme principe de conception fondamental, permettant aux clusters de continuer à fonctionner même en cas de défaillance de nœuds individuels. Les défaillances sont détectées à l'aide de pulsations cardiaques et rapports de blocage Des pulsations sont envoyées périodiquement par les DataNodes et les NodeManagers au NameNode et au ResourceManager, respectivement. Lorsqu'un signal de présence est manqué au-delà d'un seuil configuré, Hadoop considère le nœud comme défaillant.
Du point de vue de l'administrateur, les actions à entreprendre consistent notamment à déterminer si la panne est temporaire (problème de réseau ou de disque) ou permanente (panne matérielle). HDFS réplique automatiquement les blocs stockés sur le nœud défaillant afin de maintenir le facteur de réplication configuré.
Les actions administratives comprennent :
- Vérification des journaux du NameNode et du DataNode.
- Fonctionnement
hdfs dfsadmin -reportpour confirmer l'état de la réplication. - Mise hors service correcte des nœuds définitivement défaillants.
- Remplacement du matériel et remise en service des nœuds si nécessaire.
Exemple : Si une panne de disque provoque un plantage de DataNode, Hadoop rééquilibre les données pendant que l'administrateur planifie le remplacement du disque sans interruption de service du cluster.
18) Expliquez le cycle de vie d'un cluster Hadoop, de l'installation à la mise hors service.
Le cycle de vie d'un cluster Hadoop Cela concerne la gestion de bout en bout d'un cluster, de sa configuration initiale à sa mise hors service. Les administrateurs doivent gérer chaque phase avec soin afin de garantir la fiabilité et les performances.
Étapes du cycle de vie :
- Planification: Dimensionnement du matériel, topologie du réseau, estimation du stockage.
- Installation: Sécurisation du système d'exploitation, installation des binaires Hadoop.
- Configuration: HDFS, YARN, sécurité, connaissance du rack.
- Operation : Surveillance, mise à l'échelle, réglage, correctifs.
- Optimisation: Équilibrage, optimisation du planificateur, planification des capacités.
- Démantèlement : Suppression sécurisée des nœuds et migration des données.
Exemple : Lors des phases de croissance, les administrateurs ajoutent des nœuds et rééquilibrent le stockage, tandis que lors de la mise hors service, DistCp est utilisé pour migrer les données vers des clusters plus récents avant la mise hors service.
Cette approche de cycle de vie garantit stabilité, évolutivité et rentabilité dans les environnements Hadoop.
19) Quels sont les différents types de modes de cluster Hadoop, et quand faut-il utiliser chacun d'eux ?
Hadoop prend en charge trois modes de déploiement en cluster, chacune adaptée à différentes étapes de développement et d'exploitation.
| Mode | Caractéristiques | Case Study |
|---|---|---|
| Mode autonome | Pas de démons, système de fichiers local | Apprentissage et débogage |
| Mode pseudo-distribué | Tous les démons sur un seul nœud | Développement et test |
| Mode entièrement distribué | Démons répartis sur plusieurs nœuds | charges de travail de production |
Le mode autonome élimine la surcharge HDFS, tandis que le mode pseudo-distribué simule un cluster réel. Le mode entièrement distribué est indispensable pour les environnements d'entreprise.
Exemple : Les développeurs écrivent les tâches MapReduce en mode pseudo-distribué avant de les déployer sur des clusters de production entièrement distribués et gérés par des administrateurs.
20) Quelle est la différence entre la taille des blocs HDFS et le facteur de réplication ?
Le taille de bloc définit comment les grands blocs de données sont divisés dans HDFS, tandis que facteur de réplication détermine le nombre de copies de chaque bloc qui sont stockées.
| Aspect | Taille de bloc | Facteur de réplication |
|---|---|---|
| Interet | Partitionnement des données | Tolérance aux pannes |
| Réglage par défaut | 128 MB | 3 |
| Impact | Performances | Disponibilité |
Des blocs de plus grande taille réduisent la surcharge de métadonnées et améliorent les lectures séquentielles, tandis qu'une réplication plus élevée augmente la fiabilité au prix d'un stockage accru.
Exemple : Les données d'analyse vidéo bénéficient de grandes tailles de blocs, tandis que les données financières critiques peuvent nécessiter une réplication plus élevée pour garantir leur durabilité.
21) Comment sécuriser un cluster Hadoop et quels sont les principaux composants de sécurité impliqués ?
La sécurisation d'Hadoop nécessite une approche multicouche Il s'agit de gérer l'authentification, l'autorisation, le chiffrement et l'audit. Les administrateurs intègrent généralement Hadoop aux frameworks de sécurité d'entreprise.
Éléments clés de sécurité :
- Kerberos : Authentification forte.
- Autorisations et listes de contrôle d'accès HDFS : Autorisation.
- Cryptage: Données au repos et en transit.
- Journaux d'audit : Conformité et traçabilité.
Exemple : Dans un secteur réglementé, Kerberos empêche l'usurpation d'identité, tandis que le système de fichiers HDFS chiffré garantit la protection des données sensibles même en cas de compromission des disques.
Un environnement Hadoop sécurisé allie protection, performance et facilité d'utilisation.
22) Expliquez les avantages et les inconvénients de Hadoop en tant que plateforme de big data.
Hadoop reste largement utilisé en raison de son évolutivité et de son rapport coût-efficacité, mais il présente également des limitations.
| Avantages | Désavantages |
|---|---|
| Évolutivité horizontale | Latence élevée |
| Tolérance aux pannes | Gestion complexe |
| Stockage économique | Pas idéal pour le temps réel |
| Écosystème ouvert | courbe d'apprentissage |
Exemple : Hadoop excelle dans l'analyse par lots pour le traitement des journaux, mais est moins adapté aux systèmes transactionnels à faible latence.
Comprendre ces compromis aide les administrateurs à positionner Hadoop de manière appropriée au sein des architectures de données.
23) Quels facteurs influencent les performances de Hadoop et comment les administrateurs peuvent-ils les optimiser ?
Les performances d'Hadoop dépendent de modèles de matériel, de configuration et de charge de travailLes administrateurs ajustent en permanence les clusters pour respecter les SLA.
Facteurs clés de performance :
- Entrées/sorties disque et bande passante réseau.
- Taille des blocs et réplication.
- Configuration du planificateur YARN.
- Optimisation de la mémoire JVM.
Les techniques d'optimisation comprennent :
- Augmenter la taille des blocs pour les fichiers volumineux.
- Activation de la compression.
- Équilibrer la distribution des données.
- Des contenants de la bonne taille.
Exemple : Un dimensionnement incorrect des conteneurs YARN peut entraîner des échecs de tâches ou une sous-utilisation, que les administrateurs résolvent par le biais de réglages.
24) Qu'est-ce que la haute disponibilité Hadoop (HA) et pourquoi est-elle essentielle en production ?
Hadoop HA élimine points de défaillance uniques, notamment au niveau du NameNode. Il utilise NameNodes actifs et en veille coordonné par ZooKeeper.
Pourquoi l'HA est essentielle :
- Prévient les interruptions de service du cluster.
- Assure un accès continu à HDFS.
- Répond aux exigences de disponibilité de l'entreprise.
Exemple : Si le NameNode actif tombe en panne, le NameNode de secours prend automatiquement le relais, garantissant ainsi un fonctionnement ininterrompu pour les utilisateurs et les applications.
25) En quoi Hadoop diffère-t-il des systèmes SGBDR traditionnels ? Répondez avec des exemples.
Hadoop et les SGBDR répondent à des besoins différents en matière de traitement des données.
| Hadoop | RDBMS |
|---|---|
| Schéma en lecture | Schéma à l'écriture |
| Stockage distribué | Stockage centralisé |
| Gère les données non structurées | Données structurées uniquement |
| Orienté par lots | Orienté transactionnel |
Exemple : Hadoop traite des téraoctets de fichiers journaux, tandis que les SGBDR gèrent les transactions bancaires nécessitant la conformité ACID.
26) Quand une organisation devrait-elle migrer de Hadoop vers des plateformes de données modernes, ou intégrer les deux ?
Les organisations migrent ou intègrent Hadoop lorsque analyses en temps réel, élasticité du cloud ou gestion simplifiée deviennent prioritaires. Cependant, Hadoop reste précieux pour l'archivage à grande échelle et le traitement par lots.
Facteurs de migration ou d'intégration :
- Exigences de latence.
- Operacomplexité nationale.
- Stratégie d'adoption du cloud.
- Considérations de coût.
Exemple : De nombreuses entreprises intègrent Hadoop à Spark ou le stockage d'objets dans le cloud, en conservant Hadoop pour les données froides tandis que les plateformes modernes gèrent l'analyse.
27) Expliquez le rôle de ZooKeeper dans un écosystème Hadoop et pourquoi les administrateurs s'appuient sur lui.
Apache ZooKeeper joue un rôle rôle de coordination essentiel Dans les environnements Hadoop distribués, ZooKeeper fournit des services centralisés tels que la gestion de la configuration, le nommage, la synchronisation et l'élection du leader. Les administrateurs Hadoop s'appuient principalement sur ZooKeeper pour la prise en charge de ces services. Haute disponibilité (HA) et le consensus distribué.
Dans Hadoop HA, ZooKeeper gère l'état des NameNodes actifs et en veille à l'aide de Contrôleurs de basculement ZooKeeper (ZKFC)Il garantit qu'un seul NameNode reste actif à la fois, évitant ainsi les situations de split-brain. ZooKeeper stocke également des znodes éphémères qui disparaissent automatiquement en cas de panne de service, permettant une détection rapide des incidents.
Exemple : En cas de panne du NameNode actif, ZooKeeper détecte la perte de session et déclenche un basculement automatique vers le NameNode de secours, sans intervention manuelle. Sans ZooKeeper, la haute disponibilité en entreprise serait complexe et peu fiable.
28) Comment Hadoop gère-t-il la localité des données, et pourquoi est-ce important pour les performances ?
La localité des données fait référence à la capacité de Hadoop à Rapprocher les calculs des données plutôt que de déplacer les données à travers le réseauCe principe améliore considérablement les performances en minimisant les E/S réseau, qui constituent l'une des opérations les plus coûteuses dans les systèmes distribués.
Lorsqu'une tâche est soumise, YARN tente de l'exécuter sur les nœuds où se trouvent déjà les blocs de données HDFS requis. Si cela s'avère impossible, il essaie une exécution locale au niveau du rack avant de recourir à une exécution hors rack.
Avantages de la localité des données :
- Réduction de la congestion du réseau.
- Exécution des tâches plus rapide.
- Amélioration de l'efficacité du cluster.
Exemple : Un job MapReduce traitant 10 To de données de journalisation s'exécute plus rapidement lorsque les tâches de mappage sont exécutées sur les DataNodes hébergeant les blocs, au lieu de transférer les données entre les racks. Les administrateurs veillent à une bonne connaissance des racks afin d'optimiser la localité des données.
29) Qu'est-ce que Hadoop Snapshot et comment aide-t-il les administrateurs à gérer la protection des données ?
Les instantanés HDFS fournissent copies ponctuelles en lecture seule des répertoires, permettant aux administrateurs de récupérer des données suite à des suppressions accidentelles ou à des corruptions. Les instantanés sont très économes en espace car ils utilisent sémantique de copie à l'écriture, ne stockant que les blocs de données modifiés.
Les instantanés sont particulièrement précieux dans les environnements de production où les utilisateurs disposent d'un accès en écriture aux données critiques. Les administrateurs peuvent activer les instantanés sur certains répertoires et gérer les politiques de conservation.
Les cas d'utilisation incluent :
- Protection contre les suppressions accidentelles.
- Sauvegarde et récupération.
- Conformité et audit.
Exemple : Si un utilisateur supprime accidentellement un ensemble de données important, l'administrateur peut le restaurer instantanément à partir d'un instantané au lieu d'effectuer une restauration complète et coûteuse à partir d'une sauvegarde.
30) Expliquez la différence entre le mode sans échec et le mode de maintenance HDFS.
Le mode sans échec et le mode maintenance sont tous deux utilisés par les administrateurs, mais ils servent différents objectifs opérationnels.
| Fonctionnalité | Mode sans échec | Mode de maintenance |
|---|---|---|
| Interet | Protège le système de fichiers au démarrage | Permet la maintenance des nœuds |
| Écrire Operations | Hors Ligne | Les utilisateurs de l’app Smart Spaces avec Google Wallet profitent d’un accès mobile sans contact avec tout lecteur HID® Signo™ compatible NFC. |
| Gâchette | Automatique ou manuelle | Manuel (Le français commence à la page neuf) |
| Domaine | Groupe entier | Nœuds sélectionnés |
Le mode sans échec empêche toute modification pendant que le NameNode valide les rapports de blocs au démarrage. Le mode maintenance permet aux administrateurs de retirer temporairement des nœuds pour maintenance sans déclencher une réplication massive.
Exemple : Lors des mises à niveau matérielles, le mode maintenance empêche les déplacements de données inutiles pendant le remplacement des disques.
🔍 Questions d'entretien Hadoop les plus fréquentes, avec des scénarios concrets et des réponses stratégiques
1) Qu'est-ce que Hadoop et pourquoi est-il utilisé dans le traitement de données à grande échelle ?
Attendu du candidat : Le recruteur souhaite évaluer votre compréhension fondamentale d'Hadoop et de son importance dans le traitement des données massives. Il recherche une maîtrise des concepts clés et des avantages pratiques.
Exemple de réponse: « Hadoop est un framework open source conçu pour le stockage et le traitement distribués de grands ensembles de données sur des clusters de matériel standard. Il est utilisé pour son évolutivité, sa tolérance aux pannes et son rapport coût-efficacité lors du traitement de volumes massifs de données structurées et non structurées. »
2) Pouvez-vous expliquer les principaux composants de l'écosystème Hadoop ?
Attendu du candidat : L'intervieweur évalue vos connaissances de l'architecture Hadoop et du fonctionnement conjoint de ses composants.
Exemple de réponse: « Les composants essentiels d'Hadoop comprennent HDFS pour le stockage distribué, YARN pour la gestion des ressources et MapReduce pour le traitement distribué des données. De plus, des outils comme Hive, Pig et HBase étendent les capacités d'Hadoop en matière d'interrogation, de script et d'accès en temps réel. »
3) Comment Hadoop assure-t-il la tolérance aux pannes dans un environnement distribué ?
Attendu du candidat : L'intervieweur souhaite comprendre votre compréhension des mécanismes de fiabilité au sein d'Hadoop.
Exemple de réponse: « Hadoop assure la tolérance aux pannes principalement grâce à la réplication des données dans HDFS. Chaque bloc de données est stocké sur plusieurs nœuds ; ainsi, si un nœud tombe en panne, le système récupère automatiquement les données à partir d’une autre réplique et poursuit le traitement sans interruption. »
4) Décrivez une situation où vous avez dû traiter un très grand ensemble de données à l'aide de Hadoop.
Attendu du candidat : Le recruteur recherche une expérience pratique et la manière dont vous avez appliqué Hadoop dans des situations concrètes.
Exemple de réponse: « Dans mon poste précédent, j'ai travaillé sur un projet qui impliquait le traitement de téraoctets de données de journalisation pour l'analyse du comportement des utilisateurs. J'ai utilisé HDFS pour le stockage et des tâches MapReduce pour agréger et analyser les données, ce qui a considérablement réduit le temps de traitement par rapport aux bases de données traditionnelles. »
5) Comment décider quand utiliser Hadoop plutôt qu'une base de données relationnelle traditionnelle ?
Attendu du candidat : L'intervieweur souhaite évaluer vos compétences en matière de prise de décision et votre compréhension des compromis.
Exemple de réponse: « Dans un poste précédent, j’évaluais le volume, la vitesse et la variété des données avant de choisir Hadoop. Hadoop était sélectionné lorsque les données étaient trop volumineuses ou non structurées pour les bases de données relationnelles et lorsque le traitement par lots et l’évolutivité étaient plus importants que les transactions en temps réel. »
6) Quels défis avez-vous rencontrés lors de votre travail avec Hadoop, et comment les avez-vous surmontés ?
Attendu du candidat : L'intervieweur teste vos capacités de résolution de problèmes et votre résilience.
Exemple de réponse: « L’un des défis consistait à optimiser les performances des tâches MapReduce. Dans mon emploi précédent, j’ai résolu ce problème en optimisant le nombre de mappers et de reducers, en améliorant le partitionnement des données et en utilisant la compression pour réduire la surcharge d’E/S. »
7) Comment gérez-vous la sécurité des données et le contrôle d'accès dans Hadoop ?
Attendu du candidat : Le recruteur souhaite savoir comment vous abordez la gouvernance et la sécurité des données dans les systèmes distribués.
Exemple de réponse: « La sécurité d'Hadoop peut être gérée à l'aide d'outils comme Kerberos pour l'authentification et le contrôle d'accès basé sur les rôles via Ranger ou Sentry. Je veille à ce que les données sensibles soient chiffrées et que les autorisations soient conformes aux politiques de sécurité de l'organisation. »
8) Décrivez une situation où une tâche Hadoop a échoué de manière inattendue. Comment avez-vous réagi ?
Attendu du candidat : L'intervieweur évalue vos compétences en matière de résolution de problèmes et votre réaction sous pression.
Exemple de réponse: « Dans mon poste précédent, une tâche Hadoop a échoué suite à une panne de nœud pendant le traitement. J’ai analysé les journaux, confirmé que la réplication HDFS avait géré la récupération des données et relancé la tâche après avoir ajusté l’allocation des ressources afin d’éviter des pannes similaires. »
9) Comment optimiser les tâches Hadoop pour de meilleures performances ?
Attendu du candidat : Le recruteur recherche une expertise technique approfondie et des stratégies d'optimisation pertinentes.
Exemple de réponse: « Je privilégie la minimisation des transferts de données, l'utilisation de combinateurs lorsque cela est possible, le choix de formats de fichiers appropriés comme Parquet ou ORC, et l'optimisation des ressources YARN. Ces pratiques contribuent à améliorer la vitesse d'exécution et l'efficacité du cluster. »
10) Comment expliqueriez-vous Hadoop à un interlocuteur non technique ?
Attendu du candidat : Le recruteur souhaite évaluer vos compétences en communication et votre capacité à simplifier des concepts complexes.
Exemple de réponse: « Je décrirais Hadoop comme un système permettant aux entreprises de stocker et d'analyser simultanément de très grandes quantités de données sur de nombreux ordinateurs. Cette approche rend le traitement des données plus rapide, plus fiable et plus rentable pour l'analyse à grande échelle. »
