QCM sur Big Data corrigé – Principes de base – Partie 14

avril 9, 2025avril 10, 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 le traitement par lots dans un environnement Big Data ?

A Traitement de données en temps réel avec une latence minimale

B Traitement de données par petits segments dans un flux continu

C Traitement de grandes quantités de données à intervalles réguliers

D Traitement de données stockées dans des bases relationnelles

Le traitement par lots est un mode de traitement des données où les informations sont collectées et traitées en grandes quantités ou « lots » à des intervalles réguliers. Ce traitement est souvent effectué sur des jeux de données volumineux stockés dans des systèmes comme HDFS. Contrairement au traitement en temps réel, le traitement par lots a généralement une latence plus élevée.

2. Quelle est la principale différence entre le traitement par lots et le traitement en temps réel ?

A Le traitement par lots est plus rapide et adapté aux données structurées

B Le traitement en temps réel est utilisé pour des volumes de données faibles

C Le traitement par lots analyse les données après qu’elles ont été collectées, tandis que le traitement en temps réel analyse les données dès qu’elles arrivent

D Le traitement par lots nécessite des outils de gestion de bases de données relationnelles

Le traitement par lots consiste à collecter des données sur une période donnée, puis à les traiter après leur collecte. En revanche, le traitement en temps réel analyse les données dès leur arrivée dans le système, ce qui permet une prise de décision immédiate.

3. Quelle technologie est principalement utilisée pour le traitement de données en temps réel dans l’écosystème Hadoop ?

A Apache Hive

B Apache HBase

C Apache Kafka

D Apache Spark Streaming

Apache Spark Streaming est une extension de Apache Spark qui permet de traiter des flux de données en temps réel. Il est couramment utilisé pour des applications nécessitant une analyse immédiate des données dès leur arrivée dans le système, telles que la surveillance des réseaux sociaux ou le traitement des données IoT.

4. Quel type de modèle de données est généralement utilisé pour l’analyse de données massives dans Apache Hadoop ?

A Relationnel

B Orientée graphe

C Orientée colonnes

D Aucun modèle spécifique, le stockage est basé sur des fichiers

Dans Hadoop, les données sont stockées sous forme de fichiers dans HDFS (Hadoop Distributed File System). Il n’y a pas de modèle de données spécifique comme dans les bases relationnelles ; les données peuvent être de n’importe quel type, y compris non structurées, et sont simplement stockées dans des fichiers.

5. Quelle est la fonction principale de MapReduce dans le cadre de l’analyse de données Big Data ?

A Fournir un stockage rapide et distribué des données

B Diviser le travail en petites tâches et traiter les données en parallèle

C Visualiser les données traitées sous forme de graphiques interactifs

D Appliquer des algorithmes d’apprentissage automatique

MapReduce est un modèle de programmation utilisé pour le traitement des données massives dans Hadoop. Il divise les données en petites tâches qui sont ensuite traitées en parallèle sur un cluster de machines, ce qui permet de traiter de très grandes quantités de données de manière efficace.

6. Dans le cadre du Big Data, qu’est-ce qu’une fonction d’agrégation ?

A Une méthode permettant de diviser les données en petites unités

B Un algorithme qui analyse les tendances des données

C Une fonction qui résume ou combine plusieurs valeurs en une seule valeur

D Une technique de compression des données

Les fonctions d’agrégation sont des opérations qui combinent plusieurs valeurs en une seule valeur. Par exemple, dans le cadre de l’analyse de données Big Data, des fonctions comme SUM, AVG, COUNT, ou MAX sont utilisées pour agréger les données et obtenir des résumés comme la somme totale, la moyenne, le nombre d’occurrences ou la valeur maximale.

7. Quelle est la principale fonctionnalité de Apache Mahout dans le domaine du Big Data ?

A Analyser des données en temps réel

B Fournir des algorithmes d’apprentissage automatique à grande échelle

C Gérer le stockage des données sur plusieurs serveurs

D Visualiser des données en utilisant des graphiques interactifs

Apache Mahout est une bibliothèque d’apprentissage automatique qui permet de réaliser des analyses de données à grande échelle sur des clusters Hadoop. Mahout offre des algorithmes pour des tâches comme la classification, la régression, et le clustering, tout en étant optimisé pour fonctionner avec des jeux de données massifs.

8. Quelle est l’approche principale du clustering dans l’analyse de données Big Data ?

A Organiser les données en catégories selon des critères prédéfinis

B Identifier des groupes naturels dans les données sans supervision préalable

C Extraire des règles de décision pour prédire des résultats futurs

D Transformer les données en un format plus facile à analyser

Le clustering est une technique de segmentation des données qui consiste à regrouper des objets similaires dans des clusters sans étiquettes ou supervision. Cette méthode est largement utilisée pour explorer des données et identifier des structures cachées ou des regroupements naturels.

9. Quelle est la principale caractéristique des données semi-structurées ?

A Elles ne possèdent aucune organisation interne.

B Elles sont organisées en tables avec des relations définies.

C Elles contiennent des balises ou des marqueurs pour séparer les éléments de données.

D Elles sont exclusivement textuelles.

Les données semi-structurées possèdent une structure interne qui utilise des balises ou des marqueurs (comme XML ou JSON) pour organiser les données. Cela permet de décrire les relations entre les éléments sans nécessiter un schéma rigide comme dans les bases de données relationnelles.

10. Quelle est la fonction principale de Apache Oozie dans l’écosystème Hadoop ?

A Fournir une interface SQL pour interroger les données.

B Orchestrer et planifier les workflows de traitement de données.

C Stocker des données structurées à grande échelle.

D Analyser des données en temps réel avec une faible latence.

Apache Oozie est un système de planification et d’orchestration de workflows pour les jobs Hadoop. Il permet de gérer, planifier et coordonner les tâches de traitement de données, assurant ainsi l’automatisation et la fiabilité des processus de Big Data.

QCMs qui pourraient vous intéresser :

1. Qu’est-ce que le traitement par lots dans un environnement Big Data ?

2. Quelle est la principale différence entre le traitement par lots et le traitement en temps réel ?

3. Quelle technologie est principalement utilisée pour le traitement de données en temps réel dans l’écosystème Hadoop ?

4. Quel type de modèle de données est généralement utilisé pour l’analyse de données massives dans Apache Hadoop ?

5. Quelle est la fonction principale de MapReduce dans le cadre de l’analyse de données Big Data ?

6. Dans le cadre du Big Data, qu’est-ce qu’une fonction d’agrégation ?

7. Quelle est la principale fonctionnalité de Apache Mahout dans le domaine du Big Data ?

8. Quelle est l’approche principale du clustering dans l’analyse de données Big Data ?

9. Quelle est la principale caractéristique des données semi-structurées ?

10. Quelle est la fonction principale de Apache Oozie dans l’écosystème Hadoop ?

Vous pourrez aussi aimer

QCM sur Big Data corrigé – Principes de base – Partie 3

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

QCM sur Big Data corrigé – Hadoop, Spark, Hive, HDFS – Partie 9

Laisser un commentaire Annuler la réponse