QCM sur Big Data corrigé – Principes de base – Partie 5

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. Parmi les éléments suivants, quel est un inconvénient de l’utilisation du Big Data ?

A Les données sont toujours fiables et précises

B La gestion et l’analyse des données peuvent être coûteuses et complexes

C Il n’y a pas de besoins de stockage spécifiques pour le Big Data

D Le Big Data est toujours facile à analyser avec des outils traditionnels

Bien que le Big Data offre de nombreuses opportunités, il comporte également des défis. La gestion des grandes quantités de données, leur traitement et leur analyse peuvent être coûteuses et complexes. De plus, la sécurité et la qualité des données doivent être soigneusement gérées.

2. Quelle est la principale fonction d’Apache Kafka dans l’écosystème Big Data ?

A Analyser des données en temps réel

B Stocker des données dans un format structuré

C Fournir un système de messagerie pour le traitement des flux de données en temps réel

D Créer des rapports interactifs

Apache Kafka est un système de messagerie open-source conçu pour le traitement des flux de données en temps réel. Il permet de collecter, de stocker et de traiter des données en continu à grande échelle, ce qui est essentiel dans un environnement Big Data nécessitant des analyses en temps réel.

3. Qu’est-ce que le terme « Data Mining » signifie ?

A L’optimisation des requêtes SQL

B Le processus de nettoyage des données

C Le processus de stockage de données dans des bases de données relationnelles

D L’extraction de connaissances et de modèles à partir de grandes quantités de données

Le « Data Mining » fait référence au processus d’extraction de connaissances et de modèles à partir de grandes quantités de données. Il utilise des techniques statistiques, d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour découvrir des motifs cachés et des relations dans les données.

4. Quelle est la principale fonctionnalité de l’outil « Apache Flink » ?

A Traitement de données en temps réel

B Stockage de grandes quantités de données

C Requêtes SQL sur des bases de données NoSQL

D Gestion des transactions dans des bases de données relationnelles

Apache Flink est un framework de traitement de flux de données en temps réel. Il permet d’effectuer des traitements de données en continu et avec une faible latence, ce qui en fait un outil clé pour les applications qui nécessitent un traitement en temps réel dans le Big Data.

5. Quel est le rôle de « Apache Hive » dans l’écosystème Hadoop ?

A Fournir un moteur de requêtes SQL pour Hadoop

B Stocker des données dans un format non structuré

C Analyser des données en temps réel

D Réaliser des calculs statistiques en temps réel

Apache Hive est un outil dans l’écosystème Hadoop qui permet d’exécuter des requêtes de type SQL sur des données stockées dans HDFS. Il transforme les requêtes SQL en tâches MapReduce pour le traitement des données massives dans Hadoop. Cela facilite l’analyse des données pour les utilisateurs familiers avec SQL.

6. Quelle est la principale différence entre une base de données relationnelle et une base de données NoSQL dans un contexte Big Data ?

A Une base de données relationnelle est plus rapide pour les requêtes complexes

B Une base de données NoSQL peut gérer des données non structurées ou semi-structurées

C Les bases de données relationnelles sont utilisées pour les données en temps réel uniquement

D Les bases de données NoSQL nécessitent plus de maintenance

Les bases de données NoSQL sont conçues pour traiter des types de données qui ne sont pas bien adaptées aux bases de données relationnelles, comme les données non structurées (texte libre, images, vidéos) ou semi-structurées (JSON, XML). Elles sont souvent utilisées dans les environnements Big Data pour gérer ces types de données de manière flexible et évolutive.

7. Qu’est-ce que « Spark Streaming » permet de faire ?

A Analyser des données statiques dans des fichiers

B Traiter des données en temps réel à partir de flux de données

C Indexer des données dans un format NoSQL

D Réaliser des calculs distribués en mode batch

Spark Streaming est un composant de Apache Spark qui permet de traiter des flux de données en temps réel. Il peut ingérer des données provenant de différentes sources comme Kafka, HDFS, ou des sockets, et les traiter en temps réel pour des analyses instantanées.

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

A Fournir une base de données relationnelle distribuée

B Analyser des données en temps réel

C Générer des rapports d’analyse Big Data

D Offrir une base de données NoSQL distribuée pour le stockage de données en temps réel

Apache HBase est une base de données NoSQL distribuée et scalée horizontalement qui fonctionne sur HDFS. Elle est utilisée pour stocker de grandes quantités de données en temps réel et est particulièrement adaptée aux applications nécessitant un accès rapide et à faible latence aux données, comme le Big Data en temps réel.

9. Quelle est la principale caractéristique d’une architecture « lambda » dans un environnement Big Data ?

A Traitement des données uniquement en temps réel

B Traitement des données uniquement par lots

C Intégration du traitement des données par lots et en temps réel

D Utilisation exclusive des bases de données NoSQL

L’architecture lambda combine deux types de traitement de données : par lots et en temps réel. Les données sont traitées en temps réel pour obtenir des résultats rapides, et des traitements par lots sont effectués pour des analyses plus approfondies. Cela permet de tirer parti de la rapidité du traitement en temps réel tout en conservant les avantages du traitement de grandes quantités de données en lots.

10. Quel est le rôle de « NoSQL » dans le contexte du Big Data ?

A Stocker des données uniquement dans un format relationnel

B Gérer des données structurées uniquement

C Offrir une solution de stockage flexible pour les données non structurées et semi-structurées

D Garantir la conformité des données aux standards SQL

NoSQL est une catégorie de bases de données qui sont conçues pour gérer des types de données non structurées et semi-structurées, comme des documents, des graphes ou des données clé-valeur. Cela permet de s’adapter aux besoins de stockage de données dans le Big Data qui sont souvent trop complexes pour les bases de données relationnelles traditionnelles.

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

9. Quelle est la principale caractéristique d’une architecture « lambda » dans un environnement Big Data ?

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