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 outil est le plus couramment utilisé pour la gestion des workflows dans l’écosystème Big Data ?
A Apache NiFi
B Apache Kafka
C Apache Flink
D Apache Hive
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Apache NiFi est un outil de gestion des flux de données qui permet de concevoir, automatiser et gérer les workflows de données à travers diverses sources et destinations. Il est utilisé pour déplacer, transformer et intégrer des données au sein de l’écosystème Big Data.
2. Qu’est-ce qu’un « cluster » dans un environnement Big Data ?
A Une collection de données de petite taille stockées localement
B Une seule machine avec une grande capacité de stockage
C Un ensemble d’outils logiciels pour l’analyse des données
D Un groupe de machines interconnectées pour travailler ensemble sur des tâches de traitement de données
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Un cluster est un ensemble de machines qui travaillent ensemble pour exécuter des tâches de traitement de données. Dans l’écosystème Big Data, les clusters sont utilisés pour répartir les tâches sur plusieurs machines et pour permettre un traitement parallèle des données à grande échelle.
3. Qu’est-ce que le terme « data governance » signifie dans un environnement Big Data ?
A La gestion des coûts liés à l’infrastructure de données
B La gestion de la qualité, de la sécurité et de l’accessibilité des données
C L’optimisation des performances des bases de données
D L’agrégation des données provenant de diverses sources
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La data governance désigne un ensemble de pratiques et de processus qui visent à garantir la qualité, la sécurité, la confidentialité et l’intégrité des données tout au long de leur cycle de vie. Dans un environnement Big Data, la gouvernance des données est cruciale pour assurer un contrôle approprié sur les données utilisées.
4. Qu’est-ce qu’un « Data Warehouse » dans un environnement Big Data ?
A Un système de stockage pour des données structurées et optimisé pour des requêtes analytiques
B Un outil pour stocker des données non structurées
C Un système pour stocker des données de type image et vidéo
D Un format de fichier utilisé pour stocker des données JSON
A
Un Data Warehouse est une base de données centralisée conçue pour stocker de grandes quantités de données structurées, qui peuvent être extraites et analysées par des outils BI (Business Intelligence). Il est optimisé pour exécuter des requêtes complexes et des analyses à grande échelle.
5. Quelle est l’architecture utilisée dans le traitement des données Big Data pour effectuer des calculs parallèles à grande échelle ?
A Architecture client-serveur
B Architecture de microservices
C Architecture distribuée
D Architecture monolithique
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L’architecture distribuée est utilisée pour traiter les données Big Data. Elle repose sur un réseau de machines interconnectées qui permettent de répartir le travail de manière parallèle sur plusieurs nœuds du système. Cela permet de traiter efficacement de grandes quantités de données.
6. Dans l’écosystème Big Data, qu’est-ce qu’un « node » ?
A Un processus d’analyse des données
B Une unité de stockage dans le cloud
C Un serveur ou une machine individuelle dans un cluster
D Un type de base de données
C
Dans un environnement Big Data, un node désigne une machine ou un serveur qui fait partie d’un cluster. Chaque node peut être responsable d’une portion des données ou du calcul dans l’écosystème distribué, comme Hadoop ou Spark.
7. Quel est l’avantage principal de l’utilisation d’Apache Flume dans un pipeline Big Data ?
A Gérer des requêtes SQL
B Analyser les données en temps réel
C Réaliser des calculs statistiques complexes
D Collecter, agréger et transférer de grands volumes de données
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Apache Flume est un outil utilisé pour la collecte, l’agrégation et le transfert de grandes quantités de données, en particulier des logs. Il est souvent utilisé dans les architectures Big Data pour acheminer les données vers un système de stockage comme HDFS ou une base de données NoSQL.
8. Quel est le rôle de « Apache Pig » dans le traitement des données Big Data ?
A Fournir une interface SQL pour les données dans Hadoop
B Analyser des données en temps réel
C Fournir un langage de script pour transformer et analyser des données
D Gérer les tâches de traitement en temps réel
C
Apache Pig est un outil de haut niveau qui fournit un langage de script appelé Pig Latin, permettant de transformer, de traiter et d’analyser de grandes quantités de données dans Hadoop. Contrairement à MapReduce, Pig permet de simplifier le processus de développement des tâches de traitement de données.
9. Quel est l’objectif principal d’Apache HBase ?
A Fournir un moteur d’analyse pour des données en temps réel
B Fournir un système de fichiers distribué
C Gérer des fichiers de données structurées
D Offrir une base de données NoSQL distribuée pour le stockage de grandes quantités de données
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Apache HBase est une base de données NoSQL distribuée qui permet de stocker des données massives en temps réel. Elle est construite sur HDFS et est conçue pour fournir une faible latence et une grande scalabilité dans le traitement de données structurées.
10. Quelle est la fonction principale d’Apache « ZooKeeper » dans un environnement Big Data ?
A Gérer les clusters de bases de données
B Gérer le stockage des fichiers dans le cloud
C Orchestrer la gestion des ressources et de la configuration dans un cluster
D Analyser les flux de données en temps réel
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Apache ZooKeeper est un service centralisé qui aide à coordonner et à gérer les configurations, les ressources et les tâches dans un environnement distribué. Il est utilisé dans l’écosystème Big Data pour garantir la gestion correcte des processus et la synchronisation des nœuds dans un cluster.