QCM sur Big Data corrigé – Principes de base – Partie 12

avril 9, 2025avril 9, 2025 Thomas Aucun commentaire

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. Quel est l’avantage de la réplication des données dans un système de stockage distribué comme HDFS ?

A Permet de réduire la taille des données

B Optimise les requêtes SQL

C Permet une analyse plus rapide des données

D Assure la sécurité des données en les copiant sur plusieurs nœuds pour éviter la perte

La réplication des données dans HDFS garantit que les données sont stockées sur plusieurs nœuds dans le cluster, ce qui assure la tolérance aux pannes. Si un nœud tombe en panne, les données peuvent toujours être récupérées à partir des autres copies sur les nœuds restants.

2. Quel est le principal avantage de l’utilisation de l’architecture de stockage en colonnes dans les systèmes Big Data ?

A Elle est plus adaptée aux calculs en temps réel

B Elle réduit le volume de stockage pour des données non structurées

C Elle permet des lectures plus efficaces des données lors des analyses, surtout pour les grands volumes de données

D Elle simplifie la gestion des bases de données relationnelles

L’architecture de stockage en colonnes (comme Parquet ou ORC) permet de stocker les données de manière à ce que seules les colonnes nécessaires soient lues lors des analyses, ce qui rend le traitement des grandes quantités de données plus rapide et plus efficace.

3. Quel est le rôle de « Apache Drill » ?

A Fournir un moteur d’analyse en temps réel des données

B Fournir un moteur de traitement des données en mode batch

C Fournir un moteur SQL interactif pour explorer des données massives et hétérogènes

D Gérer des clusters distribués pour le stockage de données

Apache Drill est un moteur de requêtes SQL distribué qui permet d’interroger des données stockées dans différents formats et systèmes de stockage (HDFS, NoSQL, etc.), y compris des données semi-structurées et non structurées. Il est conçu pour permettre aux utilisateurs de faire des requêtes SQL interactives sans nécessiter de schémas pré-définis.

4. Parmi les options suivantes, laquelle est une caractéristique de la scalabilité horizontale dans un environnement Big Data ?

A Ajouter des ressources sur un serveur individuel pour améliorer les performances

B Ajouter des nœuds supplémentaires dans le cluster pour traiter davantage de données

C Réduire le nombre de données traitées pour augmenter l’efficacité

D Mettre à jour un serveur existant pour qu’il gère un plus grand volume de données

La scalabilité horizontale consiste à ajouter des nœuds supplémentaires dans un cluster pour gérer plus de données. Cela permet de traiter des volumes massifs de données et d’assurer une croissance flexible sans avoir besoin de mettre à jour les ressources matérielles existantes.

5. Quel format de fichier est utilisé dans HDFS pour stocker de grandes quantités de données en blocs ?

A Avro

B Parquet

C JSON

D Aucun, HDFS stocke uniquement des fichiers texte

HDFS (Hadoop Distributed File System) stocke des fichiers en les divisant en blocs, qui sont ensuite répartis à travers différents nœuds du cluster. Les fichiers peuvent être de n’importe quel format (texte, Avro, Parquet, etc.), mais le système de stockage est agnostique au format des fichiers. La division en blocs permet d’assurer la tolérance aux pannes et la distribution des données.

6. Quelle fonctionnalité permet à Apache Kafka de traiter des flux de données en temps réel ?

A Traitement de données par lots

B Processus de réplication des données

C Files de messages distribuées et gestion des événements

D Stockage en colonnes

Apache Kafka utilise des files de messages distribuées pour gérer les flux de données en temps réel. Les producteurs envoient des messages à Kafka, qui les stocke temporairement dans des topics (files) que les consommateurs peuvent ensuite lire et traiter en temps réel.

7. Parmi les options suivantes, lequel est un exemple de donnée structurée dans un environnement Big Data ?

A Texte libre d’un article

B Vidéo d’une réunion

C Image d’un produit

D Enregistrement d’une transaction avec un identifiant, un montant et une date

Les données structurées sont organisées sous forme de tables ou de bases de données avec des champs clairement définis, comme un enregistrement de transaction qui comprend un identifiant, un montant et une date. Ce type de données est facilement stocké et analysé dans des bases de données relationnelles.

8. Quelle est la différence principale entre Hadoop MapReduce et Apache Spark ?

A MapReduce est plus rapide pour traiter des données en temps réel

B Spark fonctionne en mémoire, tandis que MapReduce fonctionne sur le disque

C MapReduce est conçu pour des données non structurées, tandis que Spark est conçu pour des données structurées

D Spark est plus adapté aux bases de données relationnelles, tandis que MapReduce est utilisé pour les bases de données NoSQL

Apache Spark utilise le traitement en mémoire, ce qui permet des performances beaucoup plus rapides par rapport à MapReduce, qui écrit et lit des données sur le disque pour chaque étape de traitement. Spark est donc plus rapide pour des traitements analytiques interactifs et en temps réel.

9. Quel est le rôle de « Apache Beam » ?

A Gérer des flux de données en temps réel

B Fournir un moteur d’apprentissage automatique

C Fournir un modèle unifié pour le traitement par lots et en temps réel des données

D Fournir une interface de stockage pour les données massives

Apache Beam est un modèle de programmation unifié qui permet de définir des pipelines de traitement de données pour des traitements par lots et en temps réel. Il peut être exécuté sur plusieurs moteurs de traitement, y compris Apache Spark, Flink, et Google Dataflow.

10. Dans HDFS, quel est le rôle des nœuds de données (DataNodes) ?

A Gérer la réplication des données sur le cluster

B Assurer le contrôle d’accès aux données

C Stocker les données réelles dans le cluster

D Fournir des ressources de traitement pour les tâches MapReduce

Les DataNodes sont responsables du stockage réel des données dans le HDFS. Ils gèrent les blocs de données et s’assurent que les données sont bien réparties sur plusieurs machines du cluster pour assurer la tolérance aux pannes.

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5. Quel format de fichier est utilisé dans HDFS pour stocker de grandes quantités de données en blocs ?

6. Quelle fonctionnalité permet à Apache Kafka de traiter des flux de données en temps réel ?

7. Parmi les options suivantes, lequel est un exemple de donnée structurée dans un environnement Big Data ?

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