UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set 14: Big Data Processing से संबंधित प्रश्न

नमस्ते साथियों! 👋
उत्तर प्रदेश अधीनस्त सेवा चयन आयोग (UPSSSC) द्वारा आयोजित विभिन्न प्रतियोगी परीक्षाओं जैसे कनिष्ठ सहायक (Junior Assistant), वन रक्षक (Forest Guard), आशुलिपिक (Stenographer), और नक़्शानवीस (Draftsman) की तैयारी में जुटे आप सभी का Rojgarbytes पर स्वागत है।

जैसा कि आप जानते हैं, UPSSSC आयोग ने आगामी महीनों में इन महत्वपूर्ण परीक्षाओं की घोषणा की है। इन सभी परीक्षाओं में कंप्यूटर ज्ञान (Computer Knowledge) एक महत्वपूर्ण एवं स्कोरिंग विषय है। इसी को ध्यान में रखते हुए, हम आपके लिए UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set की एक विशेष सीरीज शुरू किया है जिसमें हम पूरे सिलेबस को टॉपिक वाइज कवर कर रहे हैं। यह प्रैक्टिस सेट सीरीज आगामी सभी UPSSSC परीक्षाओं के लिए रामबाण साबित होगी क्योंकि इन सभी परीक्षाओं का कंप्यूटर सिलेबस (Computer Syllabus) लगभग समान है।

यह इस सीरीज का Practice Set No. 14 है जिसमें हम 'Big Data Processing से संबंधित प्रश्न ' अध्याय को कवर करेंगे। इसमें हमने परीक्षा के दृष्टिकोण से 15 सबसे महत्वपूर्ण बहुविकल्पीय प्रश्नों (MCQs) को उनके विस्तृत स्पष्टीकरण (Detailed explanation) के साथ शामिल किया है। यह प्रैक्टिस सेट आपकी तैयारी को अंतिम रूप देने और पूरे सिलेबस का तेजी से रिवीजन करने में मदद करेगा।

इस Practice Set में आपको मिलेगा / In this Mock Test you will get:

1. UPSSSC आयोग स्तर के 15 महत्वपूर्ण कंप्यूटर MCQs (Model Question Paper)।
2. प्रश्नों के सटीक उत्तर और अन्य विकल्पों सहित विस्तृत व्याख्या (full Explanation)।
3. दोनों भाषाओं (हिंदी + English) में, ताकि कोई भी छात्र भाषा को लेकर असहज न हो।

⚠ नोट: यह Practice Set आपके कंप्यूटर एग्जाम की तैयारी को मजबूत करने के लिए बनाया गया है। हमारा लक्ष्य आपको हर तरह से बेहतर बनाना है ताकि आप एग्जाम में अच्छा स्कोर कर सकें। यह सिर्फ एक Practice Set है, इसलिए हम इस बात की गारंटी नहीं दे सकते कि एग्जाम में यही प्रश्न आएंगे।

UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set 14: Big Data Processing से संबंधित प्रश्न

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अभ्यर्थियों के लिए निर्देश / Instructions for Candidates

1. यहाँ कुल 15 प्रश्न दिये गए हैं। सभी प्रश्नों के अंक समान हैं। There are a total of 15 questions. All questions carry equal marks.
2. प्रत्येक गलत उत्तर के लिए एक-चौथाई अंक काटा जाएगा। One-fourth mark will be deducted for each wrong answer.
3. यदि कोई प्रश्न अनुत्तरित रह जाता है तो परिणाम प्रदर्शित नहीं होगा। If any question is left unanswered, the result will not be displayed.

Question 1:

बिग डेटा के "3Vs" में निम्नलिखित में से कौन शामिल नहीं है? (Which of the following is NOT included in the "3Vs" of Big Data?)

• a) वॉल्यूम (Volume)
• b) वेलोसिटी (Velocity)
• c) वैरायटी (Variety)
• d) वैरासिटी (Veracity)
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: d) वैरासिटी (Veracity)

Explanation:

बिग डेटा को पारंपरिक रूप से तीन मुख्य विशेषताओं, जिन्हें 3Vs के रूप में जाना जाता है, द्वारा परिभाषित किया गया था:

• वॉल्यूम (Volume): यह डेटा की विशाल मात्रा को संदर्भित करता है। डेटा की मात्रा इतनी बड़ी होती है कि उसे पारंपरिक डेटाबेस सिस्टम में संग्रहीत और संसाधित नहीं किया जा सकता है। इसे टेराबाइट्स (TB), पेटाबाइट्स (PB), या एक्साबाइट्स (EB) में मापा जाता है।
• वेलोसिटी (Velocity): यह उस गति को संदर्भित करता है जिस पर डेटा उत्पन्न और संसाधित होता है। बिग डेटा अक्सर वास्तविक समय (real-time) में आता है, जैसे सोशल मीडिया फीड, सेंसर डेटा आदि।
• वैरायटी (Variety): यह विभिन्न प्रकार के डेटा प्रारूपों को संदर्भित करता है। बिग डेटा केवल संरचित (structured) नहीं होता; यह असंरचित (unstructured) जैसे टेक्स्ट, चित्र, वीडियो और अर्ध-संरचित (semi-structured) जैसे JSON या XML फ़ाइलों के रूप में भी आता है।

d) वैरासिटी (Veracity): यह डेटा की गुणवत्ता और सटीकता को संदर्भित करता है। हालाँकि यह बिग डेटा का एक महत्वपूर्ण पहलू है, यह 5Vs मॉडल का हिस्सा है, मूल 3Vs का नहीं। 5Vs में वैल्यू (Value) और वैरासिटी (Veracity) को जोड़ा गया है।

Question 2:

निम्नलिखित में से कौन सी डेटा भंडारण की सबसे बड़ी इकाई है? (Which of the following is the largest unit of data storage?)

• a) टेराबाइट (Terabyte)
• b) पेटाबाइट (Petabyte)
• c) एक्साबाइट (Exabyte)
• d) जेटाबाइट (Zettabyte)
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: d) जेटाबाइट (Zettabyte)

Explanation:

डेटा भंडारण इकाइयों का क्रम छोटे से बड़े तक इस प्रकार है:

• किलोबाइट (Kilobyte - KB)
• मेगाबाइट (Megabyte - MB)
• गीगाबाइट (Gigabyte - GB)
• टेराबाइट (Terabyte - TB) = 1,024 GB
• पेटाबाइट (Petabyte - PB) = 1,024 TB
• एक्साबाइट (Exabyte - EB) = 1,024 PB
• जेटाबाइट (Zettabyte - ZB) = 1,024 EB
• योटाबाइट (Yottabyte - YB) = 1,024 ZB

दिए गए विकल्पों में, जेटाबाइट (Zettabyte) सबसे बड़ी इकाई है। बिग डेटा का वॉल्यूम अक्सर पेटाबाइट्स या एक्साबाइट्स में होता है, जो पारंपरिक प्रणालियों की क्षमता से बहुत अधिक है।

Question 3:

एक कंपनी के ग्राहक संबंध प्रबंधन (CRM) प्रणाली में संग्रहीत ग्राहक जानकारी, जैसे नाम, पता और खरीद इतिहास, किस प्रकार के डेटा का एक उदाहरण है? (Customer information stored in a company's Customer Relationship Management (CRM) system, such as name, address, and purchase history, is an example of what type of data?)

• a) असंरचित डेटा (Unstructured Data)
• b) संरचित डेटा (Structured Data)
• c) अर्ध-संरचित डेटा (Semi-structured Data)
• d) मेटाडेटा (Metadata)
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: b) संरचित डेटा (Structured Data)

Explanation:

डेटा को उसकी संरचना के आधार पर तीन मुख्य प्रकारों में वर्गीकृत किया जा सकता है:

• b) संरचित डेटा (Structured Data): यह अत्यधिक संगठित और स्वरूपित (Highly organized and formatted) डेटा है। यह एक निश्चित स्कीमा (fixed schema) का पालन करता है और आमतौर पर रिलेशनल डेटाबेस (relational databases) में तालिकाओं (tables) के पंक्तियों (rows) और स्तंभों (columns) में संग्रहीत होता है। CRM डेटा, बैंकिंग लेनदेन, और एक्सेल स्प्रेडशीट इसके उत्कृष्ट उदाहरण हैं। इसे आसानी से खोजा और विश्लेषण किया जा सकता है।
• a) असंरचित डेटा (Unstructured Data): इस डेटा का कोई पूर्वनिर्धारित मॉडल या संगठन नहीं होता है। इसमें ईमेल का मुख्य भाग, सोशल मीडिया पोस्ट, वीडियो, ऑडियो फाइलें और चित्र शामिल हैं। बिग डेटा का लगभग 80-90% हिस्सा असंरचित होता है।
• c) अर्ध-संरचित डेटा (Semi-structured Data): इसमें संरचित और असंरचित डेटा दोनों के गुण होते हैं। इसका कोई औपचारिक स्कीमा नहीं होता है, लेकिन इसमें टैग (tags) या मार्कर (markers) होते हैं जो डेटा को अलग करते हैं और पदानुक्रम को लागू करते हैं। JSON (JavaScript Object Notation) और XML (eXtensible Markup Language) फाइलें इसके सामान्य उदाहरण हैं।

Question 4:

अपाचे हडूप (Apache Hadoop) के दो मुख्य घटक कौन से हैं? (What are the two core components of Apache Hadoop?)

• a) स्पार्क (Spark) और काफ्का (Kafka)
• b) HDFS और MapReduce
• c) SQL और NoSQL
• d) Hive और Pig
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: b) HDFS और MapReduce

Explanation:

अपाचे हडूप (Apache Hadoop) बड़े डेटा सेट को वितरित तरीके से संग्रहीत और संसाधित करने के लिए एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क है। इसके दो मूलभूत स्तंभ हैं:

• HDFS (Hadoop Distributed File System): यह हडूप का भंडारण घटक (storage component) है। यह बड़ी फ़ाइलों को छोटे-छोटे खंडों (blocks) में विभाजित करता है और उन्हें कई कमोडिटी हार्डवेयर (commodity hardware) मशीनों के क्लस्टर (cluster) में वितरित करता है। यह दोष सहिष्णुता (fault tolerance) और उच्च थ्रूपुट (high throughput) प्रदान करता है।
• MapReduce: यह हडूप का प्रसंस्करण घटक (processing component) है। यह एक प्रोग्रामिंग मॉडल है जो HDFS में संग्रहीत बड़े डेटा सेट पर समानांतर (parallel) और वितरित (distributed) प्रसंस्करण की अनुमति देता है। यह दो मुख्य चरणों में काम करता है: मैप (Map) चरण, जो डेटा को फ़िल्टर और सॉर्ट करता है, और रिड्यूस (Reduce) चरण, जो मैप चरण के आउटपुट को एकत्रित और सारांशित करता है।

अन्य विकल्प (Other Options): Hive, Pig, Spark, और Kafka हडूप पारिस्थितिकी तंत्र (Hadoop ecosystem) का हिस्सा हैं या उससे संबंधित हैं, लेकिन वे हडूप के मूल घटक नहीं हैं।

Question 5:

अभिकथन (A): अपाचे स्पार्क (Apache Spark) सामान्यतः अपाचे हडूप मैपरेड्यूस (Apache Hadoop MapReduce) की तुलना में बड़े डेटा प्रसंस्करण कार्यों के लिए तेज़ है। (Assertion (A): Apache Spark is generally faster than Apache Hadoop MapReduce for big data processing tasks.)
कारण (R): स्पार्क डेटा को इन-मेमोरी (in-memory) में संसाधित करता है, जबकि मैपरेड्यूस मध्यवर्ती परिणामों (intermediate results) को डिस्क पर लिखता है। (Reason (R): Spark processes data in-memory, whereas MapReduce writes intermediate results to disk.)

कोड के संदर्भ में सही उत्तर चुनें: (Choose the correct answer in the context of the codes:)

• a) (A) और (R) दोनों सत्य हैं और (R), (A) की सही व्याख्या है। ((A) and (R) are both true and (R) is the correct explanation of (A).)
• b) (A) और (R) दोनों सत्य हैं, लेकिन (R), (A) की सही व्याख्या नहीं है। ((A) and (R) are both true, but (R) is not the correct explanation of (A).)
• c) (A) सत्य है, लेकिन (R) असत्य है। ((A) is true, but (R) is false.)
• d) (A) असत्य है, लेकिन (R) सत्य है। ((A) is false, but (R) is true.)
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: a) (A) और (R) दोनों सत्य हैं और (R), (A) की सही व्याख्या है। ((A) and (R) are both true and (R) is the correct explanation of (A).)

Explanation:

अभिकथन (A): यह कथन सत्य है। अपाचे स्पार्क (Apache Spark) को बड़े पैमाने पर डेटा प्रसंस्करण के लिए हडूप मैपरेड्यूस के एक तेज और अधिक लचीले विकल्प के रूप में विकसित किया गया था। बेंचमार्क दिखाते हैं कि स्पार्क समान कार्यों के लिए मैपरेड्यूस की तुलना में 100 गुना तक तेज हो सकता है।

कारण (R): यह कथन भी सत्य है और (A) की सही व्याख्या करता है। स्पार्क की गति का मुख्य कारण इसका इन-मेमोरी कंप्यूटिंग (in-memory computing) दृष्टिकोण है। यह प्रसंस्करण के दौरान डेटा को RAM (Random Access Memory) में रखता है, जो डिस्क I/O (इनपुट/आउटपुट) की तुलना में बहुत तेज है। इसके विपरीत, मैपरेड्यूस अपने प्रत्येक चरण के बाद मध्यवर्ती डेटा को HDFS (डिस्क) पर पढ़ता और लिखता है, जो एक धीमी प्रक्रिया है। डिस्क पर बार-बार लिखने और पढ़ने की यह प्रक्रिया मैपरेड्यूस को धीमा बना देती है, खासकर पुनरावृत्त एल्गोरिदम (iterative algorithms) के लिए।

Question 6:

एक सोशल मीडिया कंपनी वास्तविक समय में ट्रेंडिंग टॉपिक्स का विश्लेषण करने के लिए अपने प्लेटफॉर्म पर उत्पन्न होने वाले लाखों ट्वीट्स और पोस्ट को लगातार ग्रहण (ingest) और संसाधित (process) करना चाहती है। इस उद्देश्य के लिए कौन सा बिग डेटा टूल सबसे उपयुक्त है? (A social media company wants to continuously ingest and process millions of tweets and posts generated on its platform to analyze trending topics in real-time. Which Big Data tool is most suitable for this purpose?)

• a) अपाचे काफ्का (Apache Kafka)
• b) HDFS
• c) अपाचे Hive (Apache Hive)
• d) MySQL
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: a) अपाचे काफ्का (Apache Kafka)

Explanation:

यह परिदृश्य स्ट्रीम प्रोसेसिंग (stream processing) या रियल-टाइम डेटा प्रोसेसिंग (real-time data processing) का एक उत्कृष्ट उदाहरण है।

a) अपाचे काफ्का (Apache Kafka): यह एक वितरित स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म (distributed streaming platform) है। इसे वास्तविक समय में डेटा की विशाल धाराओं (streams) को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह उच्च थ्रूपुट (high throughput) और कम विलंबता (low latency) के साथ डेटा को प्रकाशित (publish), संग्रहीत (store) और संसाधित (process) कर सकता है। यह इसे रीयल-टाइम एनालिटिक्स, इवेंट-संचालित आर्किटेक्चर और डेटा पाइपलाइनों के लिए आदर्श बनाता है।

अन्य विकल्प (Other Options):

• b) HDFS: यह डेटा भंडारण के लिए है, रीयल-टाइम प्रसंस्करण के लिए नहीं। यह बैच प्रोसेसिंग (batch processing) के लिए अनुकूलित है।
• c) अपाचे Hive: यह हडूप पर एक डेटा वेयरहाउसिंग समाधान है जो SQL जैसी क्वेरी (HiveQL) का उपयोग करके बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने की अनुमति देता है, लेकिन यह मुख्य रूप से बैच प्रसंस्करण के लिए है।
• d) MySQL: यह एक रिलेशनल डेटाबेस मैनेजमेंट सिस्टम (RDBMS) है और काफ्का जैसे स्ट्रीमिंग प्लेटफॉर्म द्वारा संभाले जाने वाले वॉल्यूम और वेलोसिटी को संभालने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है।

Question 7:

सूची-I को सूची-II से सुमेलित करें और सही कोड चुनें: (Match List-I with List-II and select the correct code:)

सूची-I (बिग डेटा टूल / Big Data Tool)	सूची-II (प्राथमिक कार्य / Primary Function)
(P) Apache Hadoop	(1) SQL जैसी क्वेरी के साथ डेटा वेयरहाउसिंग (Data warehousing with SQL-like queries)
(Q) Apache Spark	(2) वितरित बैच प्रोसेसिंग और भंडारण (Distributed batch processing and storage)
(R) Apache Hive	(3) तेज, इन-मेमोरी क्लस्टर कंप्यूटिंग (Fast, in-memory cluster computing)

Code:

• a) P-1, Q-2, R-3
• b) P-3, Q-1, R-2
• c) P-2, Q-3, R-1
• d) P-1, Q-3, R-2
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: c) P-2, Q-3, R-1

Explanation:

(P) Apache Hadoop: जैसा कि पहले बताया गया है, हडूप का मूल कार्य वितरित भंडारण (HDFS) और बैच प्रोसेसिंग (MapReduce) है। यह बड़े पैमाने पर डेटा प्रसंस्करण की नींव है। इसलिए, P का मिलान 2 से होता है।

(Q) Apache Spark: स्पार्क एक सामान्य-उद्देश्य वाला क्लस्टर-कंप्यूटिंग सिस्टम है। इसकी मुख्य विशेषता इसकी गति है, जो इन-मेमोरी प्रसंस्करण से आती है। यह बैच प्रोसेसिंग, स्ट्रीमिंग डेटा, मशीन लर्निंग और ग्राफ प्रोसेसिंग कर सकता है। इसलिए, Q का मिलान 3 से होता है।

(R) Apache Hive: हडूप के ऊपर बनाया गया, हाइव एक डेटा वेयरहाउस इंफ्रास्ट्रक्चर प्रदान करता है। यह उपयोगकर्ताओं को HiveQL (HQL) नामक एक SQL जैसी भाषा का उपयोग करके हडूप में संग्रहीत डेटा को क्वेरी करने की अनुमति देता है। यह पर्दे के पीछे इन क्वेरी को मैपरेड्यूस या स्पार्क जॉब्स में बदल देता है। इसलिए, R का मिलान 1 से होता है।

Question 8:

बड़े डेटा सेट में से उपयोगी जानकारी, पैटर्न और रुझानों को निकालने की प्रक्रिया को क्या कहा जाता है? (What is the process of extracting useful information, patterns, and trends from large datasets called?)

• a) डेटा वेयरहाउसिंग (Data Warehousing)
• b) डेटा माइनिंग (Data Mining)
• c) डेटा विज़ुअलाइज़ेशन (Data Visualization)
• d) डेटा इंजेक्शन (Data Ingestion)
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: b) डेटा माइनिंग (Data Mining)

Explanation:

b) डेटा माइनिंग (Data Mining): यह बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करके पहले से अज्ञात, वैध और संभावित रूप से उपयोगी पैटर्न खोजने की प्रक्रिया है। यह सांख्यिकी, मशीन लर्निंग और डेटाबेस सिस्टम के तरीकों का उपयोग करता है। इसका लक्ष्य डेटा को कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि (actionable insights) में बदलना है। उदाहरण के लिए, खुदरा कंपनियां ग्राहकों की खरीद की आदतों को समझने के लिए डेटा माइनिंग का उपयोग करती हैं।

अन्य विकल्प (Other Options):

• a) डेटा वेयरहाउसिंग: यह विश्लेषण और रिपोर्टिंग के लिए विभिन्न स्रोतों से डेटा संग्रहीत और प्रबंधित करने की प्रक्रिया है।
• c) डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: यह डेटा को ग्राफिकल प्रारूप (जैसे चार्ट, ग्राफ़) में प्रस्तुत करने की कला है ताकि इसे समझना आसान हो सके।
• d) डेटा इंजेक्शन: यह एक स्रोत से एक सिस्टम में डेटा लाने या आयात करने की प्रक्रिया है जहाँ इसे संग्रहीत और विश्लेषण किया जा सकता है।

Question 9:

XML और JSON फाइलें ______ डेटा के उदाहरण हैं। (XML and JSON files are examples of ______ data.)

• a) संरचित (Structured)
• b) असंरचित (Unstructured)
• c) अर्ध-संरचित (Semi-structured)
• d) द्विआधारी (Binary)
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: c) अर्ध-संरचित (Semi-structured)

Explanation:

अर्ध-संरचित डेटा (Semi-structured Data) में टैग (tags) या अन्य मार्कर होते हैं जो डेटा तत्वों को अलग करते हैं और एक पदानुक्रमित संरचना (hierarchical structure) प्रदान करते हैं।

• XML (eXtensible Markup Language): यह डेटा को परिभाषित करने और वर्णन करने के लिए टैग का उपयोग करता है। उदाहरण: <person><name>John</name><age>30</age></person>।
• JSON (JavaScript Object Notation): यह डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए मानव-पठनीय टेक्स्ट का उपयोग करता है और इसमें कुंजी-मान जोड़े (key-value pairs) होते हैं। उदाहरण: {"name": "John", "age": 30}।

ये प्रारूप रिलेशनल डेटाबेस की तरह पूरी तरह से संरचित नहीं हैं, लेकिन वे असंरचित टेक्स्ट की तरह पूरी तरह से संगठन रहित भी नहीं हैं, इसलिए उन्हें अर्ध-संरचित के रूप में वर्गीकृत किया गया है।

Question 10:

बिग डेटा के संबंध में निम्नलिखित में से कितने कथन सत्य हैं? (How many of the following statements regarding Big Data are true?)

1. HDFS (Hadoop Distributed File System) "राइट-वन्स, रीड-मेनी" (Write-Once, Read-Many) मॉडल के लिए अनुकूलित है। (HDFS is optimized for a "Write-Once, Read-Many" model.)
2. बिग डेटा की एक विशेषता 'वैरासिटी' (Veracity) डेटा की अनिश्चितता और अविश्वसनीयता को संदर्भित करती है। (A characteristic of Big Data, 'Veracity', refers to the uncertainty and unreliability of data.)
3. NoSQL डेटाबेस को विशेष रूप से संरचित डेटा और निश्चित स्कीमा को संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। (NoSQL databases are specifically designed to handle structured data and fixed schemas.)

• a) केवल 1 (Only 1)
• b) केवल 2 (Only 2)
• c) सभी 3 (All 3)
• d) केवल 1 और 2 (Only 1 and 2)
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: d) केवल 1 और 2 (Only 1 and 2)

Explanation:

• कथन 1 सत्य है: HDFS को बड़े पैमाने पर एनालिटिक्स के लिए डिज़ाइन किया गया है, जहाँ एक बड़ी फ़ाइल को एक बार लिखा जाता है और फिर विश्लेषण के लिए कई बार पढ़ा जाता है। यह कम-विलंबता वाले डेटा एक्सेस या फ़ाइल में लगातार छोटे-छोटे बदलावों के लिए उपयुक्त नहीं है।
• कथन 2 सत्य है: वैरासिटी (Veracity) बिग डेटा की गुणवत्ता और भरोसे को संदर्भित करता है। डेटा कई स्रोतों से आता है और इसमें शोर (noise), पूर्वाग्रह (bias), और असंगतता (inconsistencies) हो सकती हैं, जिससे यह अनिश्चित हो जाता है। विश्लेषण करने से पहले इस डेटा को साफ करना और मान्य करना एक बड़ी चुनौती है।
• कथन 3 असत्य है: NoSQL (Not only SQL) डेटाबेस को पारंपरिक रिलेशनल डेटाबेस (SQL) की सीमाओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। वे विशेष रूप से असंरचित और अर्ध-संरचित डेटा को संभालने में अच्छे हैं। वे लचीली स्कीमा (flexible schemas) का समर्थन करते हैं, जिससे वे उन अनुप्रयोगों के लिए आदर्श बन जाते हैं जहाँ डेटा की आवश्यकताएँ तेजी से बदलती हैं।

Question 11:

हडूप पारिस्थितिकी तंत्र में, ______ डेटा को समानांतर में संसाधित करने के लिए एक प्रोग्रामिंग मॉडल है, जबकि ______ हडूप के ऊपर SQL जैसी क्वेरी को सक्षम बनाता है। (In the Hadoop ecosystem, ______ is a programming model for processing data in parallel, while ______ enables SQL-like querying on top of Hadoop.)

• a) HDFS, MapReduce
• b) MapReduce, Hive
• c) Spark, Pig
• d) Kafka, HDFS
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: b) MapReduce, Hive

Explanation:

यह प्रश्न हडूप पारिस्थितिकी तंत्र में विभिन्न उपकरणों की भूमिकाओं का परीक्षण करता है।

• MapReduce: यह हडूप का मूल डेटा प्रसंस्करण ढांचा है। यह एक प्रोग्रामिंग मॉडल है जो डेवलपर्स को बड़े डेटा सेट को समानांतर में संसाधित करने के लिए एप्लिकेशन लिखने की अनुमति देता है।
• Hive: यह हडूप पर एक डेटा वेयरहाउसिंग और SQL इंटरफ़ेस है। यह गैर-प्रोग्रामर (जैसे डेटा विश्लेषकों) को परिचित SQL-जैसी सिंटैक्स का उपयोग करके हडूप में संग्रहीत बड़े डेटा सेट का विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है। Hive इन क्वेरी को पर्दे के पीछे MapReduce या स्पार्क जॉब्स में अनुवाद करता है।

Question 12:

निम्नलिखित में से कौन सा असंरचित डेटा (unstructured data) का उदाहरण नहीं है? (Which of the following is NOT an example of unstructured data?)

• a) एक MP4 वीडियो फ़ाइल (An MP4 video file)
• b) एक डॉक्टर द्वारा लिखा गया ईमेल (An email written by a doctor)
• c) एक रिलेशनल डेटाबेस में एक कर्मचारी तालिका (An employee table in a relational database)
• d) एक सोशल मीडिया पोस्ट (A social media post)
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: c) एक रिलेशनल डेटाबेस में एक कर्मचारी तालिका (An employee table in a relational database)

Explanation:

c) एक रिलेशनल डेटाबेस में एक कर्मचारी तालिका: यह संरचित डेटा (structured data) का एक उत्कृष्ट उदाहरण है। इसमें एक पूर्वनिर्धारित स्कीमा के साथ निश्चित स्तंभ (जैसे कर्मचारी आईडी, नाम, वेतन) और पंक्तियाँ होती हैं।

अन्य विकल्प (Other Options):

a) MP4 वीडियो फ़ाइल, b) ईमेल, और d) सोशल मीडिया पोस्ट: ये सभी असंरचित डेटा (unstructured data) के उदाहरण हैं क्योंकि उनका कोई निश्चित, पूर्वनिर्धारित डेटा मॉडल नहीं होता है और उन्हें पारंपरिक तरीकों से आसानी से विश्लेषण नहीं किया जा सकता है।

Question 13:

NoSQL डेटाबेस के संदर्भ में, CAP प्रमेय (CAP Theorem) किन तीन गुणों के बीच एक ट्रेड-ऑफ (trade-off) का वर्णन करता है? (In the context of NoSQL databases, the CAP Theorem describes a trade-off between which three properties?)

• a) संगति, उपलब्धता, प्रदर्शन (Consistency, Availability, Performance)
• b) संगति, उपलब्धता, विभाजन सहिष्णुता (Consistency, Availability, Partition Tolerance)
• c) विश्वसनीयता, उपलब्धता, स्केलेबिलिटी (Confidentiality, Availability, Scalability)
• d) परमाणुता, संगति, अलगाव (Atomicity, Consistency, Isolation)
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: b) संगति, उपलब्धता, विभाजन सहिष्णुता (Consistency, Availability, Partition Tolerance)

Explanation:

CAP प्रमेय (CAP Theorem), जिसे ब्रूअर का प्रमेय (Brewer's theorem) भी कहा जाता है, वितरित डेटा स्टोर (distributed data stores) जैसे NoSQL डेटाबेस के लिए एक मौलिक सिद्धांत है। यह कहता है कि किसी भी वितरित सिस्टम के लिए एक ही समय में निम्नलिखित तीन गारंटियों में से केवल दो प्रदान करना संभव है:

• संगति (Consistency): सभी नोड्स एक ही समय में एक ही डेटा देखते हैं। एक लिखने के बाद, सभी रीड ऑपरेशन उस नए मान को वापस कर देंगे।
• उपलब्धता (Availability): प्रत्येक अनुरोध को एक प्रतिक्रिया प्राप्त होती है, भले ही वह सफलता या विफलता का संकेत दे। सिस्टम हमेशा चालू रहता है।
• विभाजन सहिष्णुता (Partition Tolerance): नेटवर्क विभाजन (अर्थात, नोड्स के बीच संचार का नुकसान) के बावजूद सिस्टम काम करना जारी रखता है।

चूंकि नेटवर्क विभाजन एक वास्तविकता है, वितरित सिस्टम को विभाजन सहिष्णुता का समर्थन करना चाहिए। इसलिए, डिजाइनरों को संगति (C) और उपलब्धता (A) के बीच चयन करना होगा।

Question 14:

5Vs मॉडल के अनुसार, बिग डेटा की कौन सी विशेषता डेटा से मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालने की क्षमता को संदर्भित करती है? (According to the 5Vs model, which characteristic of Big Data refers to the ability to extract valuable insights from the data?)

• a) वॉल्यूम (Volume)
• b) वैरासिटी (Veracity)
• c) वैल्यू (Value)
• d) वेलोसिटी (Velocity)
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: c) वैल्यू (Value)

Explanation:

वैल्यू (Value) 5Vs मॉडल में सबसे महत्वपूर्ण 'V' है। यह उस उपयोगिता और अंतर्दृष्टि को संदर्भित करता है जिसे डेटा से प्राप्त किया जा सकता है। केवल बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र करना ही पर्याप्त नहीं है; उस डेटा को संसाधित और विश्लेषण किया जाना चाहिए ताकि व्यावसायिक निर्णय लेने, दक्षता में सुधार करने या नई राजस्व धाराएं बनाने के लिए मूल्यवान जानकारी निकाली जा सके। बिग डेटा का अंतिम लक्ष्य डेटा को मूल्य में बदलना है।

Question 15:

एक वित्तीय संस्थान धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए रीयल-टाइम में क्रेडिट कार्ड लेनदेन के एक विशाल स्ट्रीम का विश्लेषण करना चाहता है। इस कार्य के लिए अपाचे हडूप मैपरेड्यूस की तुलना में अपाचे फ़्लिंक (Apache Flink) को क्यों प्राथमिकता दी जा सकती है? (A financial institution wants to analyze a massive stream of credit card transactions in real-time to detect fraud. Why might Apache Flink be preferred over Apache Hadoop MapReduce for this task?)

• a) क्योंकि फ़्लिंक डेटा को डिस्क पर संग्रहीत करने में बेहतर है (Because Flink is better at storing data on disk)
• b) क्योंकि फ़्लिंक एक सच्चा स्ट्रीम प्रोसेसिंग इंजन है जो कम विलंबता (low latency) प्रदान करता है, जबकि मैपरेड्यूस बैच-उन्मुख है (Because Flink is a true stream processing engine providing low latency, whereas MapReduce is batch-oriented)
• c) क्योंकि फ़्लिंक केवल संरचित डेटा के साथ काम करता है (Because Flink only works with structured data)
• d) क्योंकि फ़्लिंक को कम हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है (Because Flink requires fewer hardware resources)
• e) इनमें से कोई नहीं (None of these)

Correct: b) क्योंकि फ़्लिंक एक सच्चा स्ट्रीम प्रोसेसिंग इंजन है जो कम विलंबता (low latency) प्रदान करता है, जबकि मैपरेड्यूस बैच-उन्मुख है (Because Flink is a true stream processing engine providing low latency, whereas MapReduce is batch-oriented)

Explanation:

b) अपाचे फ़्लिंक (Apache Flink) एक और ओपन-सोर्स, वितरित स्ट्रीम प्रोसेसिंग फ्रेमवर्क है। इसकी मुख्य ताकत सच्ची, प्रति-इवेंट (per-event) स्ट्रीम प्रोसेसिंग करने की क्षमता है। इसका मतलब है कि यह डेटा को आते ही संसाधित करता है, जिससे मिलीसेकंड-स्तर की विलंबता (millisecond-level latency) प्राप्त होती है। धोखाधड़ी का पता लगाने जैसे अनुप्रयोगों के लिए यह महत्वपूर्ण है, जहाँ तत्काल प्रतिक्रिया की आवश्यकता होती है।

हडूप मैपरेड्यूस (Hadoop MapReduce), इसके विपरीत, एक बैच प्रोसेसिंग (batch processing) सिस्टम है। यह डेटा को छोटे-छोटे बैचों (micro-batches) में संसाधित करता है, जिससे उच्च विलंबता (high latency) होती है और यह वास्तविक समय के अनुप्रयोगों के लिए अनुपयुक्त हो जाता है। स्पार्क स्ट्रीमिंग भी माइक्रो-बैचिंग का उपयोग करता है, जबकि फ़्लिंक एक सच्चा स्ट्रीमर है, जो इसे सबसे कम विलंबता की आवश्यकता वाले उपयोग मामलों के लिए एक बेहतर विकल्प बनाता है।

Performance Stats

Correct Answer

Wrong Answer

Negative Marks

Final Score

Accuracy

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निष्कर्ष (Conclusion)

साथियों, हमें उम्मीद है कि UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set 14" पर आधारित यह विशेष अभ्यास सेट आपकी तैयारी में सहायक सिद्ध होगा। इस प्रैक्टिस सेट के माध्यम से हमने कम्प्यूटर नेटवर्किंग (Computer Networking) से जुड़े उन सभी महत्वपूर्ण प्रश्नों को कवर करने का प्रयास किया है, जो अक्सर UPSSSC की विभिन्न परीक्षाओं जैसे जूनियर असिस्टेंट, फॉरेस्ट गार्ड, स्टेनोग्राफर, और अन्य में पूछे जाते हैं। याद रखें, परीक्षा में सफलता के लिए केवल पढ़ना ही पर्याप्त नहीं है, बल्कि पढ़े हुए ज्ञान का सही समय पर सही तरीके से उपयोग करना भी जरूरी है।

नियमित अभ्यास और कड़ी मेहनत ही आपको आपके लक्ष्य तक पहुंचाएगी। Rojgarbytes पर हम इसी तरह के और भी प्रैक्टिस सेट्स और साप्ताहिक मॉक टेस्ट (Mock Tests) आपके लिए लाते रहेंगे ताकि आपकी तैयारी पूरी तरह से एग्जाम-रेडी हो सके। हमारा अगला प्रैक्टिस सेट 15, Artificial inelligence (Ai, ML and DL) पर आधारित होगा। हमारे साथ जुड़े रहें, नियमित अभ्यास करते रहें और अपनी तैयारी को मजबूत बनाएं।

इसे अपने साथियों के साथ भी शेयर करें ताकि वे भी इसका लाभ उठा सकें।

"जो पानी से नहाएगा, वो सिर्फ़ लिबास बदल सकता है, लेकिन जो पसीने से नहाएगा, वो इतिहास बदल सकता है।"

Practice Set:-
UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set-01
UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set-02
UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set-03
UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set-04
UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set-05
UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set-06
UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set-07
UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set-08
UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set-09
UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set-10
UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set-11
UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set-12
UPSSSC Junior Assistant Computer Practice Set-13