QCM sur Big Data corrigé – Principes de base – Partie 9

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. Quels sont les 3 principaux défis du Big Data ?

A Volume, Variété, Vélocité

B Volume, Valeur, Vitesse

C Variabilité, Véracité, Volume

D Variété, Visualisation, Vélocité

Les 3 V du Big Data sont:

Volume: La quantité massive de données générées.
Variété: La diversité des types et formats de données (structurées, semi-structurées, non structurées).
Vélocité: La vitesse à laquelle les données sont générées et doivent être traitées.

2. Quelle est la différence entre les données structurées et non structurées ?

A Les données structurées sont faciles à analyser, tandis que les données non structurées ne peuvent pas être analysées.

B Les données structurées sont organisées et suivent un format précis, tandis que les données non structurées n’ont pas de format prédéfini.

C Les données structurées ne peuvent pas être stockées dans des bases de données relationnelles.

D Il n’y a pas de différence entre les deux.

Les données structurées sont organisées dans des formats bien définis (comme les bases de données relationnelles). Les données non structurées, en revanche, incluent des informations qui ne suivent pas un format fixe, comme les images, les vidéos, ou les textes librement rédigés.

3. Lequel des éléments suivants est un exemple de donnée semi-structurée ?

A Un fichier CSV

B Une vidéo

C Un document XML

D Une image JPEG

Les données semi-structurées sont des données qui ne suivent pas une structure rigide, mais qui contiennent des éléments qui peuvent être organisés pour l’analyse, comme les documents XML ou JSON. Ces formats contiennent des balises qui permettent d’identifier et de structurer les informations.

4. Quel est le principal objectif de l’analyse des Big Data ?

A Optimiser les coûts des entreprises

B Extraire des informations précieuses pour la prise de décisions stratégiques

C Accélérer la vitesse de traitement des données

D Assurer la sécurité des données

L’objectif principal du traitement des Big Data est d’extraire des informations précieuses et des insights qui peuvent aider à prendre des décisions stratégiques, améliorer les performances des entreprises et identifier des tendances ou des anomalies.

5. Parmi les éléments suivants, lequel est un exemple de données structurées ?

A Une photo JPEG

B Un document XML

C Un tweet sur Twitter

D Une table dans une base de données relationnelle

Les données structurées sont organisées dans un format précis, comme une table dans une base de données relationnelle. Elles sont faciles à analyser et à traiter avec des outils standards. En revanche, des éléments comme des images, des documents XML, ou des tweets sont soit semi-structurés, soit non structurés.

6. Quelle est la définition d’un Data Warehouse dans un environnement Big Data ?

A Un outil pour analyser les données en temps réel

B Un stockage à long terme de données non structurées

C Un système pour stocker et organiser des données structurées afin de faciliter l’analyse

D Un modèle pour la gestion de la sécurité des données

Un Data Warehouse est un système qui stocke de grandes quantités de données structurées de manière organisée, souvent utilisées pour des rapports et des analyses décisionnelles. Contrairement à un Data Lake, il est optimisé pour des requêtes complexes sur des données historiques.

7. Quelle technologie est principalement utilisée pour la gestion de bases de données NoSQL dans le Big Data ?

A Apache Hive

B MongoDB

C Apache HBase

D Apache Flink

MongoDB est une base de données NoSQL largement utilisée dans les environnements Big Data. Contrairement aux bases de données relationnelles classiques, MongoDB est conçue pour gérer des données non structurées et semi-structurées, permettant une grande flexibilité et évolutivité.

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

A Stocker et gérer des bases de données relationnelles

B Analyser des flux de données en temps réel

C Fournir un moteur de recherche et d’analyse de données volumineuses

D Créer des visualisations interactives des données

Apache Solr est un moteur de recherche open source conçu pour rechercher et analyser des données volumineuses. Il est particulièrement utilisé pour indexer des documents et permettre des recherches rapides sur de grandes quantités de données non structurées, telles que des logs, des textes et des données issues de sites web.

9. Qu’est-ce qu’un « data scientist » dans un environnement Big Data ?

A Une personne chargée de gérer les bases de données

B Une personne qui analyse des données en temps réel

C Une personne qui conçoit des algorithmes d’apprentissage automatique et analyse des données massives

D Une personne responsable du stockage de données dans le cloud

Un data scientist est un professionnel qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique, des statistiques avancées et des outils d’analyse pour extraire des informations et des modèles à partir de grandes quantités de données. Ce rôle est clé dans l’extraction de valeur des données Big Data.

10. Quelle est l’une des principales caractéristiques des systèmes de stockage distribués utilisés dans le Big Data ?

A Ils sont capables de stocker uniquement des données structurées

B Ils utilisent un seul serveur centralisé pour le stockage des données

C Ils ne peuvent pas traiter des données en temps réel

D Ils répartissent les données sur plusieurs nœuds de calcul pour augmenter la capacité de stockage

Les systèmes de stockage distribués (comme Hadoop Distributed File System (HDFS)) répartissent les données sur plusieurs machines ou nœuds pour permettre un stockage plus vaste et une meilleure tolérance aux pannes, ce qui est essentiel dans le Big Data.

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