QCM sur Big Data corrigé – Principes de base – Partie 8

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. Qu’est-ce que l’outil « Apache Airflow » permet d’accomplir dans l’écosystème Big Data ?

A Analyser des données en temps réel

B Automatiser et orchestrer des workflows de traitement de données

C Créer des visualisations interactives

D Gérer les bases de données NoSQL

Apache Airflow est un système d’orchestration des workflows, utilisé pour automatiser et gérer l’exécution de tâches complexes dans des pipelines de données. Il permet de définir, planifier et surveiller des workflows, ce qui est essentiel pour les processus de traitement et d’analyse de données dans des environnements Big Data.

2. Quelle est la principale différence entre « HDFS » et « MapReduce » dans l’écosystème Hadoop ?

A HDFS est un système de stockage, tandis que MapReduce est un modèle de traitement de données

B MapReduce est utilisé pour stocker des données volumineuses, tandis que HDFS est un moteur de traitement

C HDFS et MapReduce sont tous deux utilisés pour le stockage de données uniquement

D HDFS et MapReduce sont des outils de traitement en temps réel

HDFS (Hadoop Distributed File System) est un système de stockage distribué conçu pour stocker de grandes quantités de données sur plusieurs machines. MapReduce, en revanche, est un modèle de programmation qui permet de traiter les données stockées dans HDFS en parallélisant les calculs sur plusieurs nœuds du cluster.

3. Quel est l’objectif principal de « Apache Flink » dans l’écosystème Big Data ?

A Fournir des outils pour le traitement de données par lots

B Réaliser des calculs statistiques sur des données historiques

C Effectuer des calculs en temps réel sur des flux de données

D Analyser des données structurées dans des bases SQL

Apache Flink est un moteur de traitement de données en temps réel. Il est utilisé pour des analyses continues et en temps réel sur des flux de données, ce qui le rend adapté aux applications nécessitant une faible latence dans le traitement des données.

4. Qu’est-ce que « NoSQL » ?

A Une base de données qui ne nécessite pas de connexion Internet

B Un langage de programmation pour l’analyse de données

C Une base de données relationnelle

D Une base de données qui n’utilise pas SQL pour les requêtes

NoSQL signifie « Not Only SQL » et désigne des bases de données qui ne reposent pas sur le modèle relationnel traditionnel basé sur SQL. Ces bases de données sont souvent utilisées pour gérer des données non structurées ou semi-structurées, offrant ainsi plus de flexibilité pour des applications Big Data.

5. Quel est l’avantage principal d’utiliser des « containers » (par exemple Docker) dans un environnement Big Data ?

A Garantir une sécurité optimale des données

B Simplifier le déploiement et la gestion des applications distribuées

C Fournir des outils pour l’analyse des données en temps réel

D Créer une base de données relationnelle distribuée

Les containers, tels que Docker, permettent d’isoler les applications et de les déployer de manière cohérente dans différents environnements. Cela simplifie la gestion et l’orchestration des applications Big Data dans un environnement distribué, rendant le déploiement plus rapide et plus flexible.

6. Dans le contexte de Hadoop, quel est le rôle de « YARN » ?

A Gérer le stockage des données dans HDFS

B Orchestrer et gérer les ressources du cluster

C Fournir un moteur de requêtes SQL pour Hadoop

D Stocker les métadonnées des fichiers dans HDFS

YARN (Yet Another Resource Negotiator) est le gestionnaire de ressources de l’écosystème Hadoop. Il permet d’allouer des ressources aux différentes applications Hadoop et d’assurer la gestion des tâches de traitement sur le cluster, assurant ainsi l’équilibrage et la gestion des ressources de manière efficace.

7. Quelle est la principale différence entre « batch processing » et « streaming » dans le contexte du Big Data ?

A Le « batch processing » traite les données en temps réel, tandis que le « streaming » traite des lots de données

B Le « batch processing » traite les données par petits morceaux, tandis que le « streaming » traite de grandes quantités de données

C Le « batch processing » traite les données en bloc, tandis que le « streaming » traite les données en temps réel, ligne par ligne

D Le « batch processing » est utilisé uniquement pour les bases de données NoSQL

Le batch processing consiste à traiter de grandes quantités de données en blocs à intervalles réguliers, tandis que le streaming permet de traiter les données dès qu’elles arrivent, en temps réel. Le streaming est souvent utilisé pour les applications nécessitant une analyse en temps réel des données.

8. Quelle est la principale caractéristique de « Apache Hive » ?

A Fournir un moteur de traitement en temps réel

B Analyser des données via un langage de requêtes similaire à SQL

C Stocker des données non structurées à grande échelle

D Gérer les bases de données relationnelles distribuées

Apache Hive est un système de data warehousing qui permet aux utilisateurs de manipuler et d’analyser des données stockées dans Hadoop en utilisant un langage similaire à SQL. Hive transforme ces requêtes en jobs MapReduce ou Spark, facilitant ainsi l’analyse de données massives pour les utilisateurs familiers avec SQL.

9. Qu’est-ce qu’un « Big Data Pipeline » ?

A Une base de données utilisée pour stocker des données massives

B Un moteur de traitement de données en temps réel

C Un modèle de stockage de données relationnelles distribué

D Un ensemble de processus automatisés pour collecter, transformer, et analyser des données à grande échelle

Un Big Data Pipeline est une chaîne de processus automatisés qui collecte, transforme et analyse les données à grande échelle. Il intègre souvent des outils comme Apache Kafka, Flume, et Spark, pour permettre l’ingestion, la transformation et le stockage des données avant leur analyse.

10. Quel est le rôle principal de « Apache Pig » dans l’écosystème Hadoop ?

A Analyser des données en temps réel

B Fournir une interface pour le traitement de données en mode batch

C Effectuer des calculs en temps réel sur des flux de données

D Stocker des données en mode colonne

Apache Pig est un langage de script utilisé pour le traitement des données dans Hadoop. Il permet de traiter des données en mode batch et de les manipuler de manière efficace à l’aide de scripts. Pig est une alternative à MapReduce pour simplifier les processus de traitement de données en grande quantité.

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