1246 Question 1246 EN + हिं Medium GB CAP theorem states a distributed system can guarantee only two of? IN CAP प्रमेय बताता है कि एक वितरित प्रणाली केवल दो की गारंटी दे सकती है? A Speed, Accuracy, Cost गति, सटीकता, लागत B Consistency, Availability, Partition tolerance संगति, उपलब्धता, विभाजन सहनशीलता C Capacity, Access, Performance क्षमता, पहुंच, प्रदर्शन D Confidentiality, Authentication, Privacy गोपनीयता, प्रमाणीकरण, गोपनीयता ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) CAP theorem: distributed systems can simultaneously guarantee only Consistency, Availability, OR Partition tolerance (not all 3). व्याख्या (हिन्दी) सीएपी प्रमेय: वितरित सिस्टम एक साथ केवल स्थिरता, उपलब्धता, या विभाजन सहिष्णुता (सभी 3 नहीं) की गारंटी दे सकते हैं। 🎯 Exam Perspective Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) के इस प्रश्न को — difficulty level "Medium" कई प्रतियोगी परीक्षाओं जैसे Railway, SSC, Banking और Defence परीक्षाओं में repeat होते देखा गया है। Concept clarity के लिए explanation section जरूर पढ़ें। 🔗 Related Questions PACELC theorem extends CAP by also considering? Stream processing vs batch processing: stream processes... MapReduce programming model consists of? 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1247 Question 1247 EN + हिं Medium GB In CAP theorem, CP system prioritizes? IN CAP प्रमेय में, CP प्रणाली प्राथमिकता देती है? A Availability over consistency स्थिरता से अधिक उपलब्धता B Consistency and Partition tolerance — may be unavailable during partition संगति और विभाजन सहनशीलता - विभाजन के दौरान अनुपलब्ध हो सकती है C Performance प्रदर्शन D Speed रफ़्तार ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) CP systems (like HBase, Zookeeper) prioritize data consistency and partition tolerance, sacrificing availability. व्याख्या (हिन्दी) CP सिस्टम (जैसे HBase, Zookeeper) उपलब्धता का त्याग करते हुए डेटा स्थिरता और विभाजन सहिष्णुता को प्राथमिकता देते हैं। 🎯 Exam Perspective यह सवाल Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) category का है — difficulty level "Medium", और SSC, Railway, Banking और State PCS के exam pattern में इस तरह के questions common हैं। Answer choose करने के बाद दिया गया explanation जरूर पढ़ें। 🔗 Related Questions Directed Acyclic Graph (DAG) in Spark represents? CQRS (Command Query Responsibility Segregation) separat... Saga pattern in microservices handles? 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1248 Question 1248 EN + हिं Medium GB AP system in CAP theorem? IN सीएपी प्रमेय में एपी प्रणाली? A Always consistent हमेशा सुसंगत B Prioritizes Availability and Partition tolerance — may return stale data उपलब्धता और विभाजन सहनशीलता को प्राथमिकता देता है - पुराना डेटा लौटा सकता है C Has no partition tolerance कोई विभाजन सहनशीलता नहीं है D Is always slow हमेशा धीमा होता है ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) AP systems (like Cassandra, DynamoDB) remain available during network partitions but may return stale data. व्याख्या (हिन्दी) एपी सिस्टम (जैसे कैसेंड्रा, डायनेमोडीबी) नेटवर्क विभाजन के दौरान उपलब्ध रहते हैं लेकिन पुराना डेटा लौटा सकते हैं। 🎯 Exam Perspective यह प्रश्न Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) की तैयारी करने वाले अभ्यर्थियों के लिए उपयोगी है — difficulty level "Medium"। इस तरह के प्रश्न अक्सर SSC CGL, IBPS, RRB और State-level परीक्षाओं जैसी परीक्षाओं में पूछे जाते रहे हैं, इसलिए concept और explanation दोनों को ध्यान से समझें, सिर्फ उत्तर याद न करें। 🔗 Related Questions Apache Spark is faster than MapReduce because? PACELC theorem extends CAP by also considering? Event sourcing pattern stores? 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1249 Question 1249 EN + हिं Medium GB PACELC theorem extends CAP by also considering? IN PACELC प्रमेय CAP का विस्तार भी विचार करके करता है? A Permissions and ACLs अनुमतियाँ और ACLs B Latency vs Consistency tradeoff when no partition exists जब कोई विभाजन मौजूद न हो तो लेटेंसी बनाम कंसिस्टेंसी ट्रेडऑफ़ C Power consumption बिजली की खपत D Cost लागत ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) PACELC: when network is Partitioned (P), choose Availability or Consistency; Else (E), choose Latency or Consistency. व्याख्या (हिन्दी) पीएसीईएलसी: जब नेटवर्क विभाजित (पी) हो, तो उपलब्धता या संगति चुनें; अन्यथा (ई), विलंबता या संगति चुनें। 🎯 Exam Perspective Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) से जुड़ा यह सवाल — difficulty level "Medium" उन students के लिए काम का है जो UPSC, SSC, Banking और Police भर्ती की तैयारी कर रहे हैं। बेहतर होगा कि explanation पढ़कर concept clear करें, ताकि exam में similar प्रश्न आने पर confusion न हो। 🔗 Related Questions Apache Hadoop uses MapReduce on? MapReduce programming model consists of? Stream processing vs batch processing: stream processes... 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1250 Question 1250 EN + हिं Medium GB MapReduce programming model consists of? IN MapReduce प्रोग्रामिंग मॉडल में शामिल हैं? A Map only केवल मानचित्र B Map phase (parallel processing) + Reduce phase (aggregation) मानचित्र चरण (समानांतर प्रसंस्करण) + चरण कम करें (एकत्रीकरण) C Reduce only केवल कम करें D Sequential processing अनुक्रमिक प्रसंस्करण ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) MapReduce: Map transforms input to key-value pairs; Reduce aggregates values with same key. व्याख्या (हिन्दी) MapReduce: मैप इनपुट को कुंजी-मूल्य जोड़े में बदल देता है; समान कुंजी के साथ समुच्चय मान कम करें। 🎯 Exam Perspective Railway, SSC, Banking और Defence परीक्षाओं जैसी परीक्षाओं में Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) से सवाल अक्सर पूछे जाते हैं — difficulty level "Medium"। इसलिए सिर्फ answer रटने के बजाय, नीचे दी गई explanation को ध्यान से पढ़ें और concept समझें। 🔗 Related Questions Apache Hadoop uses MapReduce on? Saga pattern in microservices handles? PACELC theorem extends CAP by also considering? 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1251 Question 1251 EN + हिं Medium GB Apache Hadoop uses MapReduce on? IN Apache Hadoop MapReduce का उपयोग किस पर करता है? A Single machine एकल मशीन B HDFS distributed file system across cluster HDFS ने पूरे क्लस्टर में फ़ाइल सिस्टम वितरित किया C SSD-only clusters केवल SSD क्लस्टर D In-memory data इन-मेमोरी डेटा ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) Hadoop runs MapReduce jobs on HDFS (Hadoop Distributed File System) across a cluster of machines. व्याख्या (हिन्दी) Hadoop मशीनों के एक समूह में HDFS (Hadoop डिस्ट्रिब्यूटेड फ़ाइल सिस्टम) पर MapReduce कार्य चलाता है। 🎯 Exam Perspective अगर आप SSC, Railway, Banking और State PCS की तैयारी कर रहे हैं, तो Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) का यह topic आपके लिए महत्वपूर्ण है — difficulty level "Medium"। Exam में accuracy बढ़ाने के लिए हर सवाल की explanation जरूर पढ़ें। 🔗 Related Questions Kafka topic partition allows? In CAP theorem, CP system prioritizes? PACELC theorem extends CAP by also considering? 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1252 Question 1252 EN + हिं Medium GB Apache Spark is faster than MapReduce because? IN Apache Spark, MapReduce से तेज़ है क्योंकि? A Better hardware बेहतर हार्डवेयर B In-memory processing instead of disk I/O between stages चरणों के बीच डिस्क I/O के बजाय इन-मेमोरी प्रोसेसिंग C Uses better algorithms always हमेशा बेहतर एल्गोरिदम का उपयोग करता है D More nodes अधिक नोड्स ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) Spark keeps intermediate data in memory, avoiding the disk I/O that MapReduce incurs between stages. व्याख्या (हिन्दी) स्पार्क मध्यवर्ती डेटा को मेमोरी में रखता है, उस डिस्क I/O से बचता है जो MapReduce चरणों के बीच होता है। 🎯 Exam Perspective Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) के इस प्रश्न को — difficulty level "Medium" कई प्रतियोगी परीक्षाओं जैसे SSC CGL, IBPS, RRB और State-level परीक्षाओं में repeat होते देखा गया है। Concept clarity के लिए explanation section जरूर पढ़ें। 🔗 Related Questions PACELC theorem extends CAP by also considering? Apache Kafka is a? Event sourcing pattern stores? 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1253 Question 1253 EN + हिं Medium GB Directed Acyclic Graph (DAG) in Spark represents? IN स्पार्क में डायरेक्टेड एसाइक्लिक ग्राफ़ (DAG) दर्शाता है? A Network topology नेटवर्क टोपोलॉजी B Task execution plan with dependencies निर्भरता के साथ कार्य निष्पादन योजना C Data structure डेटा संरचना D File system फाइल सिस्टम ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) Spark's DAG scheduler represents the logical execution plan of transformations and their dependencies. व्याख्या (हिन्दी) स्पार्क का डीएजी शेड्यूलर परिवर्तनों और उनकी निर्भरताओं की तार्किक निष्पादन योजना का प्रतिनिधित्व करता है। 🎯 Exam Perspective यह सवाल Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) category का है — difficulty level "Medium", और UPSC, SSC, Banking और Police भर्ती के exam pattern में इस तरह के questions common हैं। Answer choose करने के बाद दिया गया explanation जरूर पढ़ें। 🔗 Related Questions Apache Hadoop uses MapReduce on? Event sourcing pattern stores? Apache Kafka is a? 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1254 Question 1254 EN + हिं Medium GB Stream processing vs batch processing: stream processes? IN स्ट्रीम प्रोसेसिंग बनाम बैच प्रोसेसिंग: स्ट्रीम प्रक्रियाएं? A All accumulated data at once सारा डेटा एक ही बार में एकत्रित हो गया B Data in real time as it arrives वास्तविक समय में डेटा आते ही C Historical data only केवल ऐतिहासिक डेटा D Pre-loaded data sets प्री-लोडेड डेटा सेट ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) Stream processing handles data in real time as events occur (Apache Kafka, Flink), unlike batch processing. व्याख्या (हिन्दी) बैच प्रोसेसिंग के विपरीत, स्ट्रीम प्रोसेसिंग घटनाओं के घटित होने पर वास्तविक समय में डेटा को संभालती है (अपाचे काफ्का, फ्लिंक)। 🎯 Exam Perspective यह प्रश्न Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) की तैयारी करने वाले अभ्यर्थियों के लिए उपयोगी है — difficulty level "Medium"। इस तरह के प्रश्न अक्सर Railway, SSC, Banking और Defence परीक्षाओं जैसी परीक्षाओं में पूछे जाते रहे हैं, इसलिए concept और explanation दोनों को ध्यान से समझें, सिर्फ उत्तर याद न करें। 🔗 Related Questions Kafka topic partition allows? Saga pattern in microservices handles? Apache Spark is faster than MapReduce because? 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1255 Question 1255 EN + हिं Medium GB Apache Kafka is a? IN अपाचे काफ्का एक है? A Relational database संबंधपरक डेटाबेस B Distributed event streaming platform (message queue) वितरित इवेंट स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म (संदेश कतार) C Key-value store कुंजी-मूल्य भंडार D Search engine खोज इंजन ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) Apache Kafka is a distributed, high-throughput event streaming platform for real-time data pipelines. व्याख्या (हिन्दी) अपाचे काफ्का वास्तविक समय डेटा पाइपलाइनों के लिए एक वितरित, उच्च-थ्रूपुट इवेंट स्ट्रीमिंग प्लेटफ़ॉर्म है। 🎯 Exam Perspective Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) से जुड़ा यह सवाल — difficulty level "Medium" उन students के लिए काम का है जो SSC, Railway, Banking और State PCS की तैयारी कर रहे हैं। बेहतर होगा कि explanation पढ़कर concept clear करें, ताकि exam में similar प्रश्न आने पर confusion न हो। 🔗 Related Questions In CAP theorem, CP system prioritizes? Event sourcing pattern stores? Apache Spark is faster than MapReduce because? 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1256 Question 1256 EN + हिं Medium GB Kafka topic partition allows? IN काफ्का विषय विभाजन की अनुमति देता है? A Single consumer only केवल एकल उपभोक्ता B Parallel consumption and horizontal scaling समानांतर खपत और क्षैतिज स्केलिंग C Data encryption डेटा एन्क्रिप्शन D Schema validation स्कीमा सत्यापन ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) Kafka partitions allow multiple consumers to read in parallel, enabling horizontal scaling of message processing. व्याख्या (हिन्दी) काफ्का विभाजन कई उपभोक्ताओं को समानांतर में पढ़ने की अनुमति देता है, जिससे संदेश प्रसंस्करण की क्षैतिज स्केलिंग सक्षम होती है। 🎯 Exam Perspective SSC CGL, IBPS, RRB और State-level परीक्षाओं जैसी परीक्षाओं में Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) से सवाल अक्सर पूछे जाते हैं — difficulty level "Medium"। इसलिए सिर्फ answer रटने के बजाय, नीचे दी गई explanation को ध्यान से पढ़ें और concept समझें। 🔗 Related Questions CQRS (Command Query Responsibility Segregation) separat... In CAP theorem, CP system prioritizes? Apache Hadoop uses MapReduce on? 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1257 Question 1257 EN + हिं Medium GB Event sourcing pattern stores? IN इवेंट सोर्सिंग पैटर्न स्टोर? A Current state only केवल वर्तमान स्थिति B All state changes as immutable sequence of events सभी अवस्थाएँ घटनाओं के अपरिवर्तनीय अनुक्रम के रूप में बदलती हैं C SQL queries एसक्यूएल प्रश्न D Network logs नेटवर्क लॉग ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) Event sourcing stores every state change as an immutable event, allowing state reconstruction from event history. व्याख्या (हिन्दी) इवेंट सोर्सिंग प्रत्येक राज्य परिवर्तन को एक अपरिवर्तनीय घटना के रूप में संग्रहीत करता है, जिससे इवेंट इतिहास से राज्य पुनर्निर्माण की अनुमति मिलती है। 🎯 Exam Perspective अगर आप UPSC, SSC, Banking और Police भर्ती की तैयारी कर रहे हैं, तो Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) का यह topic आपके लिए महत्वपूर्ण है — difficulty level "Medium"। Exam में accuracy बढ़ाने के लिए हर सवाल की explanation जरूर पढ़ें। 🔗 Related Questions Apache Spark is faster than MapReduce because? Saga pattern in microservices handles? Stream processing vs batch processing: stream processes... 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1258 Question 1258 EN + हिं Medium GB CQRS (Command Query Responsibility Segregation) separates? IN CQRS (कमांड क्वेरी रिस्पॉन्सिबिलिटी सेग्रीगेशन) अलग होता है? A Frontend and backend फ्रंटएंड और बैकएंड B Read (query) and write (command) data models डेटा मॉडल पढ़ें (क्वेरी) और लिखें (कमांड)। C Encryption and decryption एन्क्रिप्शन और डिक्रिप्शन D Authentication and authorization सत्यापन और प्राधिकरण ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) CQRS uses separate models for reading data (queries) and writing data (commands) for better scalability. व्याख्या (हिन्दी) सीक्यूआरएस बेहतर स्केलेबिलिटी के लिए डेटा (क्वेरी) पढ़ने और डेटा (कमांड) लिखने के लिए अलग-अलग मॉडल का उपयोग करता है। 🎯 Exam Perspective Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) के इस प्रश्न को — difficulty level "Medium" कई प्रतियोगी परीक्षाओं जैसे Railway, SSC, Banking और Defence परीक्षाओं में repeat होते देखा गया है। Concept clarity के लिए explanation section जरूर पढ़ें। 🔗 Related Questions Saga pattern in microservices handles? Event sourcing pattern stores? Kafka topic partition allows? 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1259 Question 1259 EN + हिं Medium GB Saga pattern in microservices handles? IN माइक्रोसर्विसेज हैंडल में सागा पैटर्न? A API calls एपीआई कॉल B Distributed transactions through sequence of local transactions with compensations मुआवजे के साथ स्थानीय लेनदेन के अनुक्रम के माध्यम से वितरित लेनदेन C Load balancing भार का संतुलन D Service discovery सेवा खोज ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) Saga manages distributed transactions as a sequence of local transactions, using compensating transactions on failure. व्याख्या (हिन्दी) विफलता पर क्षतिपूर्ति लेनदेन का उपयोग करते हुए, सागा स्थानीय लेनदेन के अनुक्रम के रूप में वितरित लेनदेन का प्रबंधन करता है। 🎯 Exam Perspective यह सवाल Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) category का है — difficulty level "Medium", और SSC, Railway, Banking और State PCS के exam pattern में इस तरह के questions common हैं। Answer choose करने के बाद दिया गया explanation जरूर पढ़ें। 🔗 Related Questions Directed Acyclic Graph (DAG) in Spark represents? Stream processing vs batch processing: stream processes... Circuit breaker pattern in microservices? 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)
1260 Question 1260 EN + हिं Medium GB Circuit breaker pattern in microservices? IN माइक्रोसर्विसेज में सर्किट ब्रेकर पैटर्न? A Breaks network cables नेटवर्क केबल तोड़ देता है B Prevents cascading failures by stopping requests to failing service विफल सेवा के अनुरोधों को रोककर कैस्केडिंग विफलताओं को रोकता है C Compresses data डेटा को संपीड़ित करता है D Manages authentication प्रमाणीकरण प्रबंधित करता है ✅ Correct Answer: 💡 Explanation / व्याख्या Explanation (English) Circuit breaker opens (stops requests) when a service fails repeatedly, giving it time to recover. व्याख्या (हिन्दी) जब कोई सेवा बार-बार विफल होती है तो सर्किट ब्रेकर खुल जाता है (अनुरोधों को रोक देता है), जिससे उसे ठीक होने का समय मिल जाता है। 🎯 Exam Perspective यह प्रश्न Computer Fundamentals ("Introduction to Computer" sub-topic) की तैयारी करने वाले अभ्यर्थियों के लिए उपयोगी है — difficulty level "Medium"। इस तरह के प्रश्न अक्सर SSC CGL, IBPS, RRB और State-level परीक्षाओं जैसी परीक्षाओं में पूछे जाते रहे हैं, इसलिए concept और explanation दोनों को ध्यान से समझें, सिर्फ उत्तर याद न करें। 🔗 Related Questions Event sourcing pattern stores? CAP theorem states a distributed system can guarantee o... CQRS (Command Query Responsibility Segregation) separat... 📚 Related Topic Generations of Computer (21) Input Devices (36) Output Devices (35)