As 24 principais perguntas e respostas para entrevistas sobre Hadoop em 2026

Os especialistas em Hadoop criam aplicativos e analisam dados que mudam o tempo todo para entender melhor as coisas e manter a segurança dos dados. É por isso que os gerentes de contratação têm critérios bem rígidos pra achar a pessoa certa pro cargo e podem perguntar qualquer coisa, desde o básico até o avançado. 

Neste artigo, juntamos as 24 perguntas e respostas mais comuns em entrevistas sobre Hadoop.

Esse artigo foi feito pra te ajudar a se preparar direitinho pra sua próxima entrevista de emprego na área de big data. Ele aborda conceitos básicos e cenários avançados. Seja você um iniciante ou um profissional experiente, vai encontrar dicas valiosas e informações práticas para aumentar sua confiança e melhorar suas chances de sucesso.

Perguntas básicas para entrevistas sobre Hadoop

Os entrevistadores geralmente começam a entrevista fazendo perguntas básicas para ver se você entende o Hadoop e como ele é importante para gerenciar big data. 

Mesmo que você seja um engenheiro experiente, certifique-se de ter respostas para essas perguntas.

1. O que é big data?

Criação global de dados em zettabytes. Fonte: Statista.

Big data é quando tem um monte de dados complexos que são gerados rapidinho de várias fontes. A quantidade total de dados criados no mundo todo foi de 180 zettabytes em 2025 e deve triplicar até 2029. 

À medida que a geração de dados acelera, os métodos tradicionais de análise não vão conseguir oferecer processamento em tempo real e segurança dos dados. É por isso que as empresas usam estruturas avançadas como o Hadoop para processar e gerenciar volumes crescentes de dados. 

Se você quer começar sua carreira em big data, dá uma olhada no nosso guia sobre treinamento em big data.

2. O que é o Hadoop e como ele resolve o problema dos grandes volumes de dados? 

O Hadoop é uma estrutura de código aberto para lidar com grandes conjuntos de dados distribuídos por vários computadores. Ele guarda dados em várias máquinas como pequenos blocos usando o Sistema de Arquivos Distribuídos Hadoop (HDFS). 

Com o Hadoop, você pode adicionar mais nós a um cluster e lidar com grandes volumes de dados sem precisar fazer atualizações caras de hardware.

Até mesmo grandes empresas como Google e Facebook dependem do Hadoop para gerenciar e analisar terabytes a petabytes de dados diariamente.

3. Quais são os dois principais componentes do Hadoop? 

Aqui estão os dois principais componentes do Hadoop: 

• Sistema de Arquivos Distribuídos Hadoop (HDFS): Ele gerencia o armazenamento de dados dividindo arquivos grandes em pedaços do tamanho de blocos, cada um com 128 MB por padrão, e distribui esses pedaços por vários nós em um cluster. 
• MapReduce: É um modelo de programação que o Hadoop usa para processar dados. É um processo de duas etapas que envolve mapear e reduzir tarefas. O mapeamento pega os dados e transforma em outro conjunto de dados. O redutor pega os pares de valores que saem do trabalho de mapeamento como entrada e junta eles em pares menores. O objetivo é processá-los em uma função de redução definida pelo usuário. 

Arquitetura de alto nível do Hadoop. Fonte: Wikimedia Commons

4. Defina o papel do NameNode e do DataNode no Hadoop. 

O HDFS é composto por um NameNode e vários DataNodes para gerenciamento de dados, como mostra a imagem acima. Eis como funcionam:

• Como servidor principal no HDFS, o NameNode cuida de operações como abrir, fechar e renomear arquivos. Ele mantém os metadados das permissões e a localização dos blocos.
• Os DataNodes, por outro lado, funcionam como nós de trabalho para guardar os blocos de dados reais de um arquivo. Quando um cliente precisa ler ou gravar dados, ele obtém a localização dos blocos de dados dos NameNodes. Depois disso, o cliente fala direto com os DataNodes certos para fazer o que precisa.

5. Explique o papel do Hadoop YARN. 

No Hadoop 1.x, o MapReduce cuida do gerenciamento de recursos e do agendamento de tarefas usando o JobTracker. Mas, o processamento lento é uma grande desvantagem. 

O Hadoop 2.0 trouxe o YARN (Yet Another Resource Negotiator) pra resolver esses problemas. O YARN separa o gerenciamento de recursos e o agendamento de tarefas em componentes diferentes, o que melhora a escalabilidade e a utilização dos recursos. Os principais componentes do YARN são:

• ResourceManager (RM): Gerencia os recursos em todo o cluster.
• NodeManager (NM): Gerencia recursos e monitoramento de nós individuais.
• ApplicationMaster (AM): Gerencia o ciclo de vida das aplicações, incluindo suas necessidades de recursos e execução.

Como funciona o YARN:

1. Envio de trabalhos: O cliente manda um pedido para o cluster YARN.
2. Alocação de recursos: O ResourceManager começa a alocar recursos coordenando-se com o ApplicationMaster.
3. Registro no ApplicationMaster: O ApplicationMaster se registra no ResourceManager.
4. Negociação de contêineres: O ApplicationMaster negocia recursos (contêineres) com o ResourceManager.
5. Lançamento do contêiner: Depois que os recursos são alocados, o ApplicationMaster manda os NodeManagers abrirem os contêineres.
6. Execução do aplicativo: O código do aplicativo é executado dentro dos contêineres alocados.

Perguntas intermediárias sobre Hadoop para entrevistas

As perguntas intermediárias são mais focadas em avaliar o seu conhecimento sobre os detalhes técnicos da estrutura Hadoop. O entrevistador pode perguntar sobre o cluster Hadoop, seus desafios e a comparação entre diferentes versões. 

6. O que é um cluster Hadoop e as empresas têm um tamanho específico de cluster que preferem? 

Um cluster Hadoop é um conjunto de nós mestres e escravos interconectados, projetado para armazenar e processar grandes conjuntos de dados de forma distribuída. A arquitetura em cluster garante alta disponibilidade, escalabilidade e tolerância a falhas.

Componentes de um cluster Hadoop:

• Nós mestres: Esses nós cuidam dos recursos do cluster e do sistema de arquivos distribuído. Os principais componentes incluem:
• : Gerencia o namespace do Hadoop Distributed File System (HDFS) e controla o acesso aos arquivos pelos clientes.
• ResourceManager: Gerencia a alocação de recursos para a execução de aplicativos.
• Nós escravos: Esses nós são responsáveis por guardar dados e fazer cálculos. Os principais componentes incluem:
• : Armazena blocos de dados reais no HDFS.
• NodeManager: Gerencia a execução de contêineres no nó.

Tem duas maneiras principais de configurar um cluster Hadoop:

1. Cluster local: Use componentes de hardware comuns para montar seu cluster. Essa abordagem pode ser econômica e personalizável com base em requisitos específicos.
2. de cluster baseado em nuvem: Escolha serviços baseados em nuvem, como Amazon EMR, Google Cloud Dataproc ou Azure HDInsight. Esse método oferece flexibilidade, escalabilidade e redução dos custos administrativos.

Comparando clusters locais e baseados em nuvem:

Não tem preferência específica pro tamanho do cluster. O tamanho do cluster é fácil de ajustar e depende totalmente dos requisitos de armazenamento. Pequenas empresas podem usar clusters com cerca de 20 nós, enquanto empresas como o Yahoo operam (ou operavam) em clusters com até 40.000 nós.

7. Quais são alguns projetos do ecossistema Hadoop? 

Diferentes setores têm necessidades específicas de análise e processamento de dados. Então, o Hadoop lançou vários projetos pra oferecer soluções que atendem a essas necessidades como parte do seu ecossistema. A lista de projetos Hadoop é maior do que você imagina, mas aqui estão os mais importantes:

• : Um modelo de programação para processar grandes conjuntos de dados com um algoritmo paralelo e distribuído.
• : Uma infraestrutura de warehouse para resumo, consulta e análise de dados usando HiveQL.
• : Um armazenamento de big data escalável que dá acesso de leitura/gravação em tempo real a grandes conjuntos de dados.
• : Uma plataforma de alto nível para criar programas MapReduce com Pig Latin.
• Apache Sqoop: Uma ferramenta para transferir dados em massa entre o Hadoop e armazenamentos de dados estruturados, como bancos de dados relacionais.
• Apache Flume: Um serviço para coletar, juntar e mover grandes quantidades de dados de registro de forma eficiente.
• Apache Oozie: Um sistema de agendamento de fluxo de trabalho para gerenciar tarefas do Hadoop e suas dependências.
• Apache Zookeeper: Um serviço centralizado para manter informações de configuração e fornecer sincronização distribuída.
• Apache Spark: Um sistema rápido de computação em cluster para uso geral com processamento em memória.
• : Um sistema de computação em tempo real para processar grandes fluxos de dados.
• Apache Kafka: Uma plataforma de streaming distribuída para lidar com feeds de dados em tempo real.

8. Quais são alguns dos desafios comuns com o Hadoop? 

Embora a estrutura Hadoop seja excelente para gerenciar e processar enormes quantidades de dados valiosos, ela apresenta alguns desafios críticos. 

Vamos entender o que são:

• O maior problema do Hadoop é que seu NameNode tem um único ponto de falha, o que faz com que os dados se percam se ele parar de funcionar. 
• O Hadoop é vulnerável a ameaças de segurança. Você não pode controlar diretamente seus dados e não tem como saber se eles estão sendo usados de forma errada.
• A estrutura MapReduce do Hadoop processa dados em lotes e não suporta o processamento de dados em tempo real. 
• Essa estrutura funciona bem com dados de alta capacidade, mas não consegue processar arquivos pequenos. Quando os dados são menores que o tamanho padrão do bloco HDFS, isso sobrecarrega o NameNode e causa problemas de latência.

9. O que é o HBase e qual é o papel dos seus componentes? 

O HBase é um banco de dados feito pra acessar arquivos grandes rapidinho. Ele permite que você leia e escreva grandes conjuntos de dados em tempo real, armazenando os dados em colunas e indexando-os com chaves de linha exclusivas. 

Essa configuração permite uma recuperação rápida de dados e varreduras eficientes, o que é ideal para tabelas grandes e pouco preenchidas, porque a gente pode adicionar quantos nós forem necessários. 

O HBase tem três componentes: 

• HMaster: Ele gerencia servidores regionais e é responsável por criar e remover tabelas. 
• Servidor regional: Ele lida com solicitações de leitura e gravação e gerencia divisões de regiões. 
• ZooKeeper: Ele mantém o estado do cluster e gerencia as atribuições do servidor.

10. O que faz o Hadoop 2.0 ser diferente do Hadoop 1.x? 

Essa tabela compara as duas versões do Hadoop lado a lado:

Se você está se candidatando a um emprego na área de engenharia de dados, confira nosso artigo completo sobre perguntas em entrevistas para engenheiros de dados. 

Perguntas avançadas sobre Hadoop para entrevistas

Agora é que as coisas ficam interessantes. Essas perguntas da entrevista são feitas pra testar você num nível mais avançado. Essas questões são especialmente importantes para engenheiros seniores.

11. Qual é o conceito de NameNode ativo e NameNode em espera no Hadoop 2.0?

No Hadoop 2.0, o Active NameNode cuida do namespace do sistema de arquivos e controla o acesso dos clientes aos arquivos. Por outro lado, o Standby NameNode é um backup e mantém informações suficientes para assumir o controle caso o Active NameNode falhe. 

Isso resolve o problema do ponto único de falha (SPOF), comum no Hadoop 1.x.

12. Qual é o objetivo do cache distribuído no Hadoop? Por que o HDFS não consegue ler arquivos pequenos? 

O HDFS não é muito bom em lidar com milhares de arquivos pequenos, o que faz com que a latência aumente. É por isso que o cache distribuído permite que você armazene arquivos somente leitura, arquivos de arquivo e arquivos jar e os disponibilize para tarefas no MapReduce. 

Digamos que você precise rodar 40 tarefas no MapReduce, e cada uma delas precisa acessar o arquivo do HDFS. Em tempo real, esse número pode chegar a centenas ou milhares de leituras. O aplicativo frequentemente localizará esses arquivos no HDFS, o que sobrecarregará o HDFS e afetará seu desempenho. 

Mas, um cache distribuído consegue lidar com muitos arquivos pequenos e não prejudica o tempo de acesso e a velocidade de processamento. 

13. Explique o papel da soma de verificação na detecção de dados corrompidos. Além disso, defina o código padrão de detecção de erros. 

As somas de verificação identificam dados corrompidos no HDFS. Quando os dados entram no sistema, eles criam um pequeno valor chamado checksum. O Hadoop recalcula a soma de verificação quando um usuário pede a transferência de dados. Se a nova soma de verificação corresponder à original, os dados estão intactos; caso contrário, estão corrompidos. 

O código de detecção de erros para o Hadoop é CRC-32.

14. Como o HDFS consegue tolerância a falhas? 

O HDFS consegue tolerância a falhas por meio de um processo de replicação que garante confiabilidade e disponibilidade. Veja como funciona o processo de replicação: 

• Distribuição inicial dos blocos: Quando um arquivo é salvo, o HDFS divide-o em blocos e os atribui a diferentes DataNodes. Por exemplo, um arquivo dividido nos blocos A, B e C pode ser armazenado nos DataNodes A1, B2 e C3. 
• Replicação: Cada DataNode que tem um bloco replica esse bloco para outros DataNodes no cluster. Por exemplo, o DataNode A1, que guarda o bloco A, vai criar cópias adicionais em outros DataNodes, como o D1 e o D2. Isso quer dizer que, se o A1 travar, as cópias do A1 no D1 e no D2 vão estar disponíveis. 
• Lidando com falhas: Se o DataNode D1 falhar, você pode pegar os blocos necessários (B e C) de outros DataNodes, como B2 e C3. 

15. Dá pra processar um arquivo compactado com o MapReduce? Se sim, quais formatos ele suporta e eles podem ser divididos? 

Sim, dá pra processar arquivos compactados com o MapReduce. O Hadoop suporta vários formatos de compactação, mas nem todos são divisíveis. 

Aqui estão os formatos que o MapReduce aceita: 

• DESINFLAR 
• gzip 
• bzip2
• LZO 
• LZ4
• Ágil 

De todos esses, o bzip2 é o único formato que dá pra dividir. 

O HDFS divide arquivos muito grandes em partes menores, cada uma com 128 MB. Por exemplo, o HDFS vai dividir um arquivo de 1,28 GB em dez blocos. Cada bloco é então processado por um mapeador separado em uma tarefa MapReduce. Mas se um arquivo não puder ser dividido, um único mapeador cuidará de todo o arquivo. 

Perguntas da entrevista da Hive

Alguns trabalhos exigem experiência em integração do Hive com o Hadoop. Nessa função específica, o gerente de contratação vai se concentrar nessas questões:

16. Defina Hive. 

O Hive é um sistema de warehouse de dados que faz trabalhos em lote e análises de dados. Foi desenvolvido pelo Facebook para executar consultas semelhantes a SQL em conjuntos de dados massivos armazenados no HDFS sem depender do Java. 

Com o Hive, a gente pode organizar os dados em tabelas e usar um megastore pra guardar metadados, tipo esquemas. Ele suporta uma variedade de sistemas de armazenamento, como S3, Azure Data Lake Storage (ADLs) e Google Cloud Storage. 

17. O que é um Hive Metastore (HMS)? Como você diferenciaria um Metastore Gerenciado de um Metastore Externo? 

O Hive Metastore (HMS) é um banco de dados centralizado para metadados. Tem informações sobre tabelas, visualizações e permissões de acesso guardadas no armazenamento de objetos HDFS. 

Existem dois tipos de tabelas HIVE Metastore: 

• Metastore gerenciado: O HIVE guarda e gerencia essa tabela no serviço JVM do Hive.  A gente pode achar essas tabelas usando esse valor padrão /user/hive/warehouse. 
• Metastore externo: Essas tabelas funcionam em uma JVM externa. Então, qualquer mudança nos metadados do Hive não afeta os dados guardados nessas tabelas. 

18. Quais linguagens de programação o Hive suporta? 

O Hive oferece um suporte robusto para integração com várias linguagens de programação, aumentando sua versatilidade e usabilidade em diferentes aplicações:

• Python: Análise de dados e machine learning.
• Java: Aplicativos empresariais e processamento de dados personalizados.
• C++: Aplicativos que exigem desempenho crítico e SerDes personalizados.
• PHP: Aplicativos baseados na web que acessam dados do Hive.

19. Qual é o tamanho máximo de dados que o Hive consegue lidar? 

Por causa da integração com o HDFS e da arquitetura escalável, o Hive consegue lidar com petabytes de dados. Não tem um limite máximo fixo para o tamanho dos dados que o Hive consegue gerenciar, o que faz dele uma ferramenta poderosa para processamento e análise de big data.

20. Quantos tipos de dados existem no Hive? 

O Hive tem um monte de tipos de dados pra lidar com diferentes necessidades:

• Tipos de dados integrados: Numérico, String, Data/Hora e diversos para armazenamento básico de dados.
• Tipos de dados complexos: ARRAY, MAP, STRUCT e UNIONTYPE para representações de dados mais avançadas e estruturadas.

Tipos de dados integrados:

Tipos de dados complexos:

Perguntas de entrevista sobre Hadoop baseadas em cenários para engenheiros de Big Data 

Essas perguntas testam sua habilidade de usar o Hadoop para lidar com problemas da vida real. Elas são especialmente importantes se você estiver se candidatando a uma vaga de arquiteto de dados, mas podem ser feitas em qualquer entrevista que exija conhecimento de Hadoop.

21. Você está configurando um cluster HDFS com o sistema de replicação do Hadoop. O cluster tem três racks: A, B e C. Explique como o Hadoop vai replicar um arquivo chamado datafile.text. 

Veja como o Hadoop vai replicar os dados:

• Primeira réplica no rack A: O Hadoop coloca a réplica inicial em um nó escolhido aleatoriamente no rack A. Essa decisão minimiza a latência de gravação, selecionando um nó local ou próximo.
• Segunda réplica no rack B: A segunda réplica é colocada em um nó em um rack diferente, como o rack B. Isso garante que os dados não sejam perdidos se o rack A falhar, melhorando a tolerância a falhas.
• Terceira réplica no rack B: A terceira réplica é colocada em outro nó dentro do rack B. Colocá-la no mesmo rack que a segunda ajuda a equilibrar a carga da rede entre os racks e reduz o tráfego entre eles.

A estratégia de replicação do Hadoop em um cluster HDFS com três racks (A, B e C) foi projetada para otimizar a distribuição de carga, aumentar a tolerância a falhas e melhorar a eficiência da rede. Assim, o datafile.text é replicado de uma forma que equilibra desempenho e confiabilidade.

22. Você está trabalhando em um aplicativo baseado em Hadoop que interage com arquivos usando o LocalFileSystem. Como você vai cuidar da integridade dos dados com uma soma de verificação?

Usar checksums no Hadoop's LocalFileSystem garante a integridade dos dados ao:

• Gerando somas de verificação: Criando automaticamente somas de verificação para blocos de dados durante a gravação de arquivos.
• Armazenando somas de verificação: Salvar somas de verificação em um arquivo oculto .filename.crc no mesmo diretório.
• Verificando somas de verificação: Comparando somas de verificação armazenadas com dados reais durante as leituras.
• Detectando incompatibilidades: Gerar uma exceção " ChecksumException " em caso de discrepâncias.

Seguindo essas etapas, podemos garantir que seu aplicativo mantenha a integridade dos dados e detecte rapidamente qualquer possível corrupção de dados.

23. Digamos que você esteja depurando uma tarefa Hadoop grande, espalhada por vários nós, e tem uns casos estranhos afetando a saída. Como você lidaria com isso? 

E aí, o que a gente pode fazer: 

• Registre possíveis problemas: Use instruções de depuração para registrar os possíveis problemas em stderr.
• Atualizar status da tarefa: Incluir os locais dos registros de erros nas mensagens de status da tarefa.
• Contadores personalizados: Coloque contadores pra acompanhar e analisar condições fora do normal.
• Depuração da saída do mapa: Escreva informações de depuração na saída do mapa.
• Programa de análise de registros: Crie um programa MapReduce para uma análise detalhada dos registros.

Seguindo essas etapas, podemos depurar sistematicamente tarefas Hadoop em grande escala e programar e resolver com eficácia casos incomuns que afetam a saída.

24. Você está calculando as configurações de memória para um cluster Hadoop usando o YARN. Explique como você configuraria a memória para os trabalhos do NodeManager e do MapReduce. 

Ao configurar as definições de memória para um cluster Hadoop usando o YARN, é importante equilibrar a alocação de memória entre os daemons Hadoop, os processos do sistema e o NodeManager para otimizar o desempenho e a utilização dos recursos.

Configurando a memória para o NodeManager:

1. Calcule a memória física total do nó: Descubra a quantidade total de memória física disponível em cada nó do cluster. Por exemplo, se um nó tem 64 GB de RAM, sua memória física total é de 64.000 MB.
2. Deduza a memória para os daemons do Hadoop: Alocar memória para os daemons do Hadoop em execução no nó, como o DataNode e o NodeManager. Normalmente, 1000 a 2000 MB por daemon é o suficiente. Por exemplo, se você alocar 1500 MB para o DataNode e para o NodeManager, vai precisar reservar 3000 MB.
3. Reserve memória para processos do sistema: Reserve memória para outros processos do sistema e serviços em segundo plano para garantir que o sistema operacional e os serviços essenciais funcionem sem problemas. Uma reserva típica pode ser de 2 GB (2000 MB).
4. Alocar a memória restante para o NodeManager: Tira a memória reservada para os daemons do Hadoop e os processos do sistema da memória física total para ver a memória disponível que o NodeManager pode alocar para os contêineres.

Configurando a memória para tarefas MapReduce:

1. Ajustar mapreduce.map.memory.mb: Esse parâmetro define a quantidade de memória alocada para cada tarefa do mapa. Ajuste essa configuração com base nos requisitos de memória das suas tarefas de mapa.
• Por exemplo, definir mapreduce.map.memory.mb como 2048 MB significa que cada tarefa de mapeamento vai ter 2 GB de memória.
2. Ajustar mapreduce.reduce.memory.mb: Esse parâmetro define a quantidade de memória alocada para cada tarefa de redução. Ajuste essa configuração com base nos requisitos de memória das suas tarefas de redução.
• Por exemplo, definir mapreduce.reduce.memory.mb como 4096 MB significa que cada tarefa de redução vai receber 4 GB de memória.
3. Configurar o tamanho do contêiner: Certifique-se de que o tamanho do contêiner esteja definido corretamente em yarn-site.xml com parâmetros como yarn.nodemanager.resource.memory-mb, que devem estar alinhados com a memória alocada para o NodeManager.
• Por exemplo, se o NodeManager tiver 59.000 MB disponíveis, você pode definir yarn.nodemanager.resource.memory-mb como 59.000 MB.

Resumo da configuração da memória:

Considerações finais

Depois de entender essas questões, você deve conhecer os termos básicos e ter uma 

domínio sólido das complexidades das aplicações Hadoop na vida real. Além disso, você precisa se adaptar aos novos projetos criados no Hadoop para continuar relevante e se sair bem nas entrevistas.

Você também pode expandir seus conhecimentos sobre outras estruturas de big data, como Spark e Flink, pois elas são rápidas e têm menos problemas de latência do que o Hadoop.

Mas se você está procurando uma trilha de aprendizagem estruturada para dominar o big data, dá uma olhada nos recursos a seguir:

1. Fundamentos de Big Data com PySpark: Esse curso é um ótimo ponto de partida pra aprender o básico sobre processamento de big data com o PySpark. 
2. Big Data com PySpark: Esse programa oferece uma introdução completa aos conceitos de big data usando PySpark, cobrindo coisas como manipulação de dados, machine learning e muito mais.