Big Data Analytics

Course: Mca Code: 401 Branch: UNKNOWN Date: May 2024

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Total No. of Questions: 8
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Total No. of Printed Pages: 3

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MCA-401 (3)

M.C.A. IV Semester (Two Year Course)

Examination, May 2024

Big Data Analytics

(Elective-IV)

Time: Three Hours Maximum Marks: 70

Note: i) Attempt any five questions.

किन्हीं पाँच प्रश्नों को हल कीजिए।

ii) All questions carry equal marks.

सभी प्रश्नों के समान अंक हैं।

iii) In case of any doubt or dispute the English version question should be treated as final.

किसी भी प्रकार के संदेह अथवा विवाद की स्थिति में अंग्रेजी भाषा के प्रश्न को अंतिम माना जायेगा।

1. a)
What is Bigdata and where does it come from? How does it work? (7)

बिगडाटा क्या है और यह कहाँ से आता है? यह कैसे काम करता है?

b)
Explain 5V of Bigdata. Explain Each of them in detail. (7)

बिगडाटा के 5V की व्याख्या करें। उनमें से प्रत्येक को विस्तार से समझाइये।

2. a)
What is the difference between classification and Clustering? Explain with an example. (7)

वर्गीकरण और क्लस्टरिंग के बीच क्या अंतर है? उदाहरण सहित समझाइये।

b)
Explain Bayes theorem and Explain Naive Bayes Classifier. (7)

बायस प्रमेय को परिभाषित करें और नैवे बायस क्लासिफायर की व्याख्या करें।

3. a)
Define Association rule and what are the applications of Association rule? (7)

एसोसिएशन नियम को परिभाषित करें और एसोसिएशन नियम के अनुप्रयोग क्या हैं?

b)
What is the MapReduce programming model? (7)

MapReduce प्रोग्रामिंग मॉडल के बारे में समझाएं।

4. a)
What is the main type of graph analytics? What are the tools to be used for graph analytics? (7)

ग्राफ विश्लेषण का मुख्य प्रकार क्या है? ग्राफ विश्लेषण के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण कौन-से हैं?

b)
What is NoSQL? Explain the features of NoSQL. (7)

NoSQL क्या है? NoSQL की विशेषताएँ समझाइये।

5. a)
How knowledge based recommender system different from collaborative and content based recommender system? (7)

ज्ञान आधारित अनुशंसक प्रणाली सहयोगी और सामग्री आधारित अनुशंसक प्रणाली से किस प्रकार भिन्न है?

6. a)
Explain K-Means Clustering Algorithm. (7)

K-मीन्स क्लस्टरिंग एल्गोरिथम समझाइये।

b)
Explain the distributed cache in MapReduce framework. (7)

MapReduce फ्रेमवर्क में वितरित कैश को समझाइये।

7. a)
What is data wrangling in data analytics? (7)

डाटा एनालिटिक्स में डाटा रैंगलिंग क्या है?

b)
Explain the CART Algorithm for Decision Trees. (7)

डिसीजन ट्री के लिए CART एल्गोरिथम की व्याख्या करें।

8.
Write short note (any three) (14)

संक्षिप्त नोट लिखें (कोई तीन)

a)
YARN

अ) YARN

b)
HDFS

ब) HDFS

c)
Real Time Sentiment Analysis

स) रियल टाइम सेंटीमेंट विश्लेषण

d)
Hybrid Recommendation Approaches

द) हाइब्रिड अनुसंधान दृष्टिकोण

MCA-401 (3)

PTO