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

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. Quelle est la principale fonction du protocole RPC (Remote Procedure Call) dans Hadoop ?

A Le stockage distribué des blocs de données dans HDFS.

B La communication entre les différents composants du cluster Hadoop (NameNode, DataNodes, ResourceManager, NodeManagers, etc.)

C L’exécution parallèle des tâches MapReduce sur les DataNodes.

D L’interface utilisateur web pour la gestion du cluster.

2. Qu’est-ce que le « rack awareness » dans Hadoop et pourquoi est-ce important ?

A La capacité de Hadoop à détecter le type de matériel (rack) sur lequel il s’exécute pour optimiser les performances.

B La capacité de Hadoop à distribuer les répliques des blocs de données sur différents racks au sein du centre de données pour améliorer la tolérance aux pannes en cas de défaillance d’un rack entier.

C La fonctionnalité de Hadoop pour suivre l’utilisation des ressources par rack.

D L’interface utilisateur qui affiche l’état des différents racks du cluster.

3. Lequel des suivants n’est pas un composant natif de Hadoop ?

A YARN

B Spark

C MapReduce

D HDFS

4. Que signifie la propriété dfs.replication dans la configuration Hadoop ?

A Le nombre de réplications d’un bloc dans MapReduce

B Le nombre de fichiers copiés en local

C Le nombre de copies de chaque bloc de données dans HDFS

D Le niveau de compression appliqué aux fichiers

5. Quel est le rôle du « TaskTracker » dans l’ancienne architecture MapReduce (Hadoop 1.x) ?

A Il gérait l’allocation des ressources du cluster.

B Il stockait les métadonnées des fichiers dans HDFS.

C Il fournissait une interface SQL pour interroger les données.

D Il exécutait les tâches individuelles (mappers et reducers) sur les nœuds de travail sous la supervision du JobTracker.

6. Qu’est-ce que le « NodeManager » dans l’architecture YARN (Hadoop 2.x et suivantes) ?

A L’équivalent du JobTracker dans l’ancienne architecture.

B L’équivalent du NameNode dans l’ancienne architecture.

C Un agent qui s’exécute sur chaque nœud de travail et est responsable de la gestion des ressources (CPU, mémoire, disque, réseau) allouées aux containers par le ResourceManager et de la surveillance de leur utilisation.

D Un service centralisé pour la gestion de la sécurité du cluster.

7. Quelle commande est utilisée pour afficher l’utilisation du disque dans HDFS ?

A hadoop fs -du

B hadoop fs -disk

C hadoop fs -df

D hadoop fs -space

8. Quelle commande permet de changer les permissions sur un fichier HDFS ?

A hadoop fs -chmod

B hadoop fs -chperm

C hadoop fs -access

D hadoop fs -setperm

hadoop fs -chmod 755 /user/hadoop/mon_fichier.txt

9. Quel est le rôle de la « FileSystem API » de Hadoop ?

A Elle permet d’interagir avec les bases de données NoSQL depuis les tâches MapReduce.

B Elle fournit une interface abstraite pour accéder à différents systèmes de fichiers (HDFS, S3, etc.) de manière uniforme depuis les applications Hadoop.

C Elle permet de visualiser les données stockées dans HDFS.

D Elle gère la sécurité et les permissions des fichiers dans HDFS.

10. Que permet la commande hadoop fsck / ?

A Vérifie l’intégrité du fichier système local

B Corrige les erreurs du système de fichiers local

C Vérifie l’intégrité des blocs HDFS (fichiers manquants, corrompus, sous-répliqués)

D Réinitialise le cluster Hadoop