QCM sur Big Data corrigé – Principes de base – Partie 10

Questions d’Entretien sur Big Data avec des réponses pour la préparation des entretiens d’embauche, tests en ligne, examens et certifications. Ces questions et réponses sur Big Data comprennent divers sujets tel que les principes de base du Big Data, Hadoop, l’écosystème et ses composants, l’analyse, Hypervisor, etc… Et sont tirés d’un vrai entretien écrit et certaines parties sont en direct. Cette méthode d’apprentissage systématique préparera facilement toute personne pour réussir son test sur Big Data.
 
 

1. Quelle des options suivantes représente le mieux un exemple de traitement en temps réel dans le Big Data ?

A Analyser les transactions financières mensuelles dans une base de données

B Analyser les flux de données d’un capteur en temps réel pour surveiller la qualité de l’air

C Analyser des journaux d’accès au site Web sur une période d’une semaine

D Analyser des données stockées dans un Data Warehouse

Réponse  

2. Quel type de données peut être stocké dans un Data Lake ?

A Uniquement des données structurées

B Des données brutes, structurées, semi-structurées et non structurées

C Uniquement des données non structurées

D Uniquement des données analytiques

Réponse  

3. Quelle des propositions suivantes représente un exemple de donnée non structurée dans le Big Data ?

A Transactions bancaires enregistrées dans une base de données relationnelle

B Résultats de recherche sur un moteur de recherche

C Données provenant d’un fichier CSV

D Texte d’un article de blog

Réponse  
 

4. Dans l’écosystème Hadoop, quel est le rôle de « Apache Oozie » ?

A Orchestration des tâches et des workflows dans Hadoop

B Fournir un moteur de traitement en temps réel

C Gérer la gestion des utilisateurs et de la sécurité

D Fournir un moteur de recherche pour les données

Réponse  

5. Quel est l’avantage principal de l’utilisation d’un système de fichiers distribué dans le Big Data ?

A Il permet de stocker les données uniquement sur des serveurs locaux

B Il améliore la vitesse d’accès aux données en utilisant un stockage centralisé

C Il offre une tolérance aux pannes en répliquant les données sur plusieurs nœuds

D Il n’a pas de coût supplémentaire par rapport aux systèmes de stockage traditionnels

Réponse  

6. Quelle est la fonction principale de Apache Flink dans le Big Data ?

A Gestion des flux de données en temps réel

B Envoi de notifications sur les données traitées

C Sauvegarde des données dans un système distribué

D Compression des données stockées

Réponse  
 

7. Quel est le principal avantage de l’utilisation du « Cloud » pour le Big Data ?

A Des bases de données relationnelles centralisées

B Une réduction de la scalabilité horizontale

C Une plus grande flexibilité et une capacité de stockage illimitée

D L’incapacité à traiter de grandes quantités de données

Réponse  

8. Quelle est la principale fonction de « Apache Spark MLlib » ?

A Gérer les bases de données NoSQL

B Fournir un moteur d’apprentissage automatique pour le traitement des données

C Analyser des flux de données en temps réel

D Créer des interfaces utilisateur pour les applications Big Data

Réponse  

9. Quelle est la principale fonction de MongoDB dans un environnement Big Data ?

A Stocker uniquement des données relationnelles

B Stocker des données sous forme de tableaux

C Assurer le traitement des données en temps réel

D Fournir une base de données NoSQL pour gérer des données non structurées et semi-structurées

Réponse  
 

10. Quel est le rôle de « Apache Avro » dans un environnement Big Data ?

A Gérer les permissions des utilisateurs

B Fournir un format de sérialisation de données efficace

C Analyser des données structurées à l’aide de SQL

D Collecter et transférer des données en temps réel

Réponse