QCM sur Big Data corrigé – Principes de base – Partie 6

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’outil utilisé pour effectuer des transformations et des analyses sur des données structurées dans l’écosystème Hadoop ?

A Hive

B Pig

C MapReduce

D HDFS

Apache Pig est un langage de haut niveau utilisé dans l’écosystème Hadoop pour l’analyse et la transformation de données. Il est conçu pour faciliter l’écriture de programmes complexes de traitement de données, en offrant une abstraction plus simple par rapport à MapReduce. Pig est souvent utilisé pour des tâches de traitement par lots.

2. Qu’est-ce que le terme « ETL » signifie dans le contexte du Big Data ?

A Évaluation des tendances locales

B Extraction, Transformation et Chargement

C Éducation des technologies locales

D Encodage et transformation de données

ETL est un processus utilisé pour extraire des données de sources disparates, les transformer en un format approprié pour l’analyse, puis les charger dans un système de stockage comme un Data Warehouse ou une Data Lake. Il est souvent utilisé dans les environnements Big Data pour préparer les données à des fins d’analyse.

3. Quel est le but de « Apache Zeppelin » ?

A Convertir des fichiers NoSQL en fichiers relationnels

B Effectuer des traitements de données en temps réel

C Fournir un stockage distribué pour les données

D Fournir un environnement interactif pour l’analyse de données avec des notebooks

Apache Zeppelin est un environnement de notebooks interactifs qui permet aux utilisateurs de réaliser des analyses de données, de créer des visualisations et d’exécuter des commandes SQL ou de programmation dans des langages comme Python, Scala ou R. Il est couramment utilisé pour l’exploration et l’analyse des données dans les environnements Big Data.

4. Quelle est la différence principale entre « batch processing » et « real-time processing » dans le Big Data ?

A Le « batch processing » est utilisé uniquement pour des analyses prédictives

B Le « batch processing » nécessite plus de stockage que le « real-time processing »

C Le « real-time processing » traite les données à la volée, tandis que le « batch processing » traite les données par lots

D Le « batch processing » traite les données en continu, tandis que le « real-time processing » les traite en blocs

Le « real-time processing » permet de traiter les données dès qu’elles sont générées, en temps réel, ce qui est essentiel pour les applications qui nécessitent des réponses instantanées. Le « batch processing » traite les données en groupes ou par lots à intervalles réguliers, ce qui est adapté aux analyses moins urgentes ou aux traitements de données historiques.

5. Quel est l’avantage de l’usage des « containers » dans l’environnement Big Data ?

A Ils isolent les environnements de travail et permettent une gestion plus flexible des applications

B Ils permettent de garantir la sécurité des données à grande échelle

C Ils permettent de réaliser des analyses en temps réel

D Ils stockent les données de manière plus efficace que les systèmes traditionnels

Les containers (comme Docker) permettent de déployer des applications dans des environnements isolés et portables. Cela facilite la gestion et l’orchestration des applications Big Data, car les containers peuvent être facilement déployés, mis à jour ou migrés entre différents systèmes, ce qui améliore la flexibilité et l’efficacité.

6. Quelle est la principale différence entre « Data Lake » et « Data Warehouse » ?

A Un Data Lake est plus structuré qu’un Data Warehouse

B Un Data Lake est uniquement utilisé pour le stockage de données en temps réel

C Un Data Warehouse est utilisé pour le stockage de données non structurées

D Un Data Warehouse est optimisé pour les requêtes analytiques, tandis qu’un Data Lake stocke les données brutes

Un Data Warehouse est un système de stockage de données structuré, optimisé pour les requêtes analytiques et les rapports. En revanche, un Data Lake est conçu pour stocker des données sous leur forme brute, qu’elles soient structurées, semi-structurées ou non structurées, et offre une plus grande flexibilité pour les analyses futures.

7. Quelle technologie est utilisée pour optimiser le stockage et l’analyse des données dans un environnement Big Data ?

A SQL

B NoSQL

C Caching

D HDFS (Hadoop Distributed File System)

HDFS est le système de fichiers distribué utilisé dans l’écosystème Hadoop pour stocker des données de manière redondante sur plusieurs machines. Cela permet de gérer de très grandes quantités de données à faible coût, en répartissant le stockage sur de multiples nœuds du cluster.

8. Lequel des éléments suivants est un exemple d’outil de traitement de données en temps réel dans l’écosystème Big Data ?

A Apache Hive

B Apache Hadoop

C Apache Storm

D Apache Pig

Apache Storm est un système de traitement de flux de données en temps réel conçu pour des tâches à faible latence. Il est souvent utilisé pour des analyses en temps réel, ce qui le distingue d’autres outils comme Hadoop et Pig, qui sont plus orientés vers le traitement par lots.

9. Que signifie « scalabilité » dans le contexte du Big Data ?

A La capacité de traiter des petites quantités de données rapidement

B La capacité de stocker des données dans un format structuré

C La capacité d’adapter le système pour traiter de plus en plus de données sans perdre en performance

D La capacité de transformer des données non structurées en données structurées

La scalabilité désigne la capacité d’un système à gérer un volume croissant de travail ou à être étendu pour gérer une augmentation de la demande. Dans le Big Data, la scalabilité permet d’augmenter la capacité de traitement et de stockage sans compromettre les performances.

10. Quelle est la principale caractéristique de « Apache Cassandra » ?

A Elle est une base de données relationnelle

B Elle permet de réaliser des requêtes SQL complexes

C C’est une base de données NoSQL distribuée, conçue pour la scalabilité horizontale

D C’est un moteur d’analyse en temps réel

Apache Cassandra est une base de données NoSQL hautement évolutive, conçue pour gérer de grandes quantités de données sur de nombreux serveurs sans point de défaillance. Elle permet une scalabilité horizontale, ce qui signifie que vous pouvez ajouter de nouveaux nœuds au cluster pour augmenter sa capacité.

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8. Lequel des éléments suivants est un exemple d’outil de traitement de données en temps réel dans l’écosystème Big Data ?

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