Computer Fundamentals — MCQ Practice

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📚 2941 Questions 🌐 Hindi + English ✅ Free
भाषा / Language:
2941 questions
1471
EN + हिं Hard
GB B+ tree advantages over B-tree for database indexing?
IN डेटाबेस अनुक्रमण के लिए बी-ट्री की तुलना में बी+ ट्री के फायदे?
A
Faster for random access रैंडम एक्सेस के लिए तेज़
B
All data in leaf nodes + linked leaves enable efficient range queries लीफ नोड्स + लिंक्ड लीफ में सभी डेटा कुशल रेंज क्वेरी को सक्षम करते हैं
C
Less memory usage कम मेमोरी उपयोग
D
Simpler implementation सरल कार्यान्वयन
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) B+ trees store all records in leaf nodes (linked as a list), making range queries very efficient.
व्याख्या (हिन्दी) B+ पेड़ सभी रिकॉर्ड्स को लीफ नोड्स (एक सूची के रूप में लिंक) में संग्रहीत करते हैं, जिससे रेंज क्वेरीज़ बहुत कुशल हो जाती हैं।
1472
EN + हिं Medium
GB LSM tree (Log-Structured Merge tree) is used in?
IN एलएसएम ट्री (लॉग-स्ट्रक्चर्ड मर्ज ट्री) का उपयोग किसमें किया जाता है?
A
B-tree databases बी-ट्री डेटाबेस
B
Write-optimized databases like LevelDB, RocksDB, Cassandra लेवलडीबी, रॉक्सडीबी, कैसेंड्रा जैसे लेखन-अनुकूलित डेटाबेस
C
RAM management रैम प्रबंधन
D
Network routing नेटवर्क रूटिंग
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) LSM trees are write-optimized, used in NoSQL databases for high write throughput (sequential writes to memory then disk).
व्याख्या (हिन्दी) एलएसएम पेड़ लेखन-अनुकूलित हैं, उच्च लेखन थ्रूपुट के लिए नोएसक्यूएल डेटाबेस में उपयोग किए जाते हैं (अनुक्रमिक रूप से मेमोरी और फिर डिस्क पर लिखते हैं)।
1473
EN + हिं Medium
GB Skip list provides?
IN छोड़ें सूची प्रदान करता है?
A
O(n) search ओ(एन) खोजें
B
O(log n) average search with probabilistic balance (simpler than balanced BST) संभाव्य संतुलन के साथ ओ (लॉग एन) औसत खोज (संतुलित बीएसटी से सरल)
C
O(1) search ओ(1) खोजें
D
O(n²) search O(n²) खोजें
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Skip lists use multiple levels of linked lists for probabilistic O(log n) search, simpler to implement than AVL/RB trees.
व्याख्या (हिन्दी) स्किप सूचियाँ संभाव्य ओ (लॉग एन) खोज के लिए लिंक्ड सूचियों के कई स्तरों का उपयोग करती हैं, जो एवीएल/आरबी पेड़ों की तुलना में लागू करना आसान है।
1474
EN + हिं Medium
GB Consistent hashing is used in?
IN कंसिस्टेंट हैशिंग का उपयोग किसमें किया जाता है?
A
Single server databases एकल सर्वर डेटाबेस
B
Distributed systems for even load distribution as nodes join/leave नोड्स के जुड़ने/छूटने पर समान लोड वितरण के लिए वितरित प्रणालियाँ
C
CPU cache management सीपीयू कैश प्रबंधन
D
File compression फ़ाइल संपीड़न
✅ Correct Answer:
💡 Explanation / व्याख्या
Explanation (English) Consistent hashing minimizes data remapping when nodes are added/removed in distributed systems (DHT, CDN).
व्याख्या (हिन्दी) जब वितरित सिस्टम (DHT, CDN) में नोड्स जोड़े/हटाए जाते हैं तो लगातार हैशिंग डेटा रीमैपिंग को कम करता है।
1475
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।
1476
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।
1477
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।
1478
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।
1479
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।
1480
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।
1481
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।
1482
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।
1483
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)।
1484
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।
1485
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।
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