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BIG data et fichiers complexes

Authored by yasmine chaabani

Computers

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BIG data et fichiers complexes
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10 questions

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1.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Quel est le principal avantage des formats de fichiers ORC et Parquet par rapport aux fichiers CSV pour le Big Data ?

Ils sont plus facilement lisibles par les éditeurs de texte.

Ils offrent une meilleure compression et des performances de lecture plus rapides.

Ils ne nécessitent pas d'outils spécialisés pour être utilisés.

Ils supportent uniquement les chaînes de caractères.

2.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qui a développé le format de fichier ORC ?

Cloudera et Twitter

Hortonworks et Facebook

Microsoft et Google

Apache Foundation et Amazon

3.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Quelle est la principale caractéristique des fichiers ORC et Parquet en termes d'organisation des données ?

Ils sont orientés lignes (row-based).

Ils sont orientés colonnes.

Ils stockent les données sous forme de texte brut.

Ils ne supportent pas les données tabulaires.

4.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qu'est-ce qu'un "stripe" dans un fichier ORC ?

Un index global au niveau du fichier.

Un bloc contenant les données réelles.

Une métadonnée nécessaire à la lecture, non compressée.

Une signature du fichier.

5.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Qu'est-ce qu'un "row group" dans un fichier Parquet ?

Un index au niveau des lignes pour chaque colonne.

Un groupe de lignes contenant les données.

Une information sur l'encodage et les statistiques.

Un format texte, lignes et colonnes.

6.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Lequel des éléments suivants est un avantage du format ORC ?

Large compatibilité avec tous les éditeurs de texte.

Compression élevée et encodage avancé.

Pas de support pour l'évolution du schéma.

Lecture séquentielle complète, lente pour les gros volumes.

7.

MULTIPLE CHOICE QUESTION

30 sec • 1 pt

Quelle est la principale fonction des métadonnées dans les fichiers ORC et Parquet ?

Rendre les fichiers plus volumineux.

Permettre une lecture rapide et filtrée des données.

Empêcher la compression des données.

Limiter la compatibilité avec les outils Big Data.

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