QCM sur Big Data corrigé – Principes de base – Partie 11

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 est la fonction principale de Apache Sqoop ?

A Intégrer et transférer des données entre Hadoop et les bases de données relationnelles

B Exécuter des traitements complexes sur des données stockées dans Hadoop

C Nettoyer et filtrer des données dans le cadre d’un traitement par lot

D Analyser des flux de données en temps réel

Réponse  

2. Quel est le format de fichier le plus couramment utilisé pour stocker des données dans un environnement Hadoop ?

A CSV

B JSON

C XML

D Parquet

Réponse  

3. Quel est l’avantage principal de l’utilisation d’un système de gestion de bases de données NoSQL comme Cassandra pour les Big Data ?

A Elles sont adaptées pour les données relationnelles et les transactions SQL

B Elles permettent un traitement parallèle des données

C Elles sont conçues pour gérer des volumes massifs de données structurées uniquement

D Elles offrent une scalabilité horizontale et une haute disponibilité

Réponse  
 

4. Quel est le principal avantage du stockage de données dans un Data Lake ?

A Les données doivent être strictement structurées avant d’être stockées

B Les données peuvent être stockées sous n’importe quel format (structurées, semi-structurées, non structurées)

C Il ne permet que le stockage de données non structurées

D Les données sont stockées uniquement sous forme de fichiers CSV

Réponse  

5. Quel est le rôle du format ORC (Optimized Row Columnar) dans le Big Data ?

A Il permet de compresser des données non structurées pour les stocker dans un Data Lake

B Il est utilisé pour des bases de données relationnelles classiques

C Il est utilisé pour optimiser le stockage des données structurées dans Hadoop

D Il est utilisé pour la transmission des données en temps réel

Réponse  

6. Quel est le rôle de Amazon S3 dans un environnement Big Data ?

A Fournir un moteur de traitement en temps réel

B Fournir un service de stockage d’objets dans le cloud

C Fournir un système de fichiers distribué pour Hadoop

D Offrir des services d’analyse des données en temps réel

Réponse  
 

7. Quel est l’avantage d’utiliser un format de fichier orientée colonnes comme Parquet ou ORC dans le Big Data ?

A Il est plus adapté aux bases de données relationnelles

B Il est mieux adapté aux données non structurées

C Il compresse les données de manière moins efficace que les formats de fichiers en ligne

D Il permet un accès rapide aux données lors des requêtes analytiques, en réduisant la quantité de données lues

Réponse  

8. Quelle technologie est utilisée pour garantir la consistance des données dans un environnement distribué de Big Data, comme Hadoop ou Cassandra ?

A Consistency Checkpoints

B ACID Transactions

C Eventual Consistency

D Master-Slave Architecture

Réponse  

9. Quel format de fichier est optimisé pour le stockage et l’analyse des données volumineuses dans Hadoop ?

A Text Files (TXT)

B Excel (XLS)

C Avro

D JSON

Réponse  
 

10. Dans le cadre de la gestion des données dans Hadoop, qu’est-ce qu’un Block ?

A Une unité de traitement des données

B Un type de compression des données

C Un processus de traitement distribué sur plusieurs nœuds

D Un sous-ensemble de données stockées dans un fichier dans le système de fichiers HDFS

Réponse