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相关试题
- 1.下面关于Spark SQL架构的描述错误的是：? 在Shark原有的架构上重写了逻辑执行计划的优化部分，解决了Shark存在的问题;Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责Spark SQL执行计划生成和优化需要依赖Hive来完成
- 2.下面关于Spark SQL架构的描述错误的是 选项：A、在Shark原有的架构上重写了逻辑执行计划的优化部分,解决了Shark存在的问题 B、Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据 C、Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst(函数式关系查询优化框架)负责 D、Spark SQL执行计划生成和优化需要依赖Hive来完成
- 3.单选(2分)下面关于Spark SQL架构的描述错误的是:() A: 在Shark原有的架构上重写了逻辑执行计划的优化部分,解决了Shark存在的问题 B: Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据 C: Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst(函数式关系查询优化框架)负责 D: Spark SQL执行计划生成和优化需要依赖Hive来完成
- 4.下面关于Spark SQL架构的描述错误的是：选项： A:在Shark原有的架构上重写了逻辑执行计划的优化部分，解决了Shark存在的问题; B:SparkSQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据; C:Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责; D:SparkSQL执行计划生成和优化需要依赖Hive来完成
- 5.下列关于Spark SQL的描述，正确的是（ ）。 选项： A、Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析、Hive元数据。 B、Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责。 C、Spark SQL通过增加SchemaRDD，可以在Spark SQL中执行SQL语句。 D、Spark SQL目前支持Scala、Java和Python三种语言，但不支持SQL-92规范。
- 6.下面关于Spark SQL的描述正确的是：（ ） 选项： A、Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据 B、Spark SQL目前支持Scala、Java编程语言，暂时不支持Python语言 C、Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责 D、Spark SQL增加了DataFrame（即带有Schema信息的RDD），使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句
- 7.下面关于Spark SQL的描述正确的是：选项： A:Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据; B:Spark SQL目前支持Scala、Java编程语言，暂时不支持Python语言; C:Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst（函数式关系查询优化框架）负责; D:Spark SQL增加了DataFrame（即带有Schema信息的RDD），使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句
- 8.下面关于Spark SQL的描述正确的是:( ) A: Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据 B: Spark SQL目前支持Scala、Java编程语言,暂时不支持Python语言 C: Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst(函数式关系查询优化框架)负责 D: Spark SQL增加了DataFrame(即带有Schema信息的RDD),使用户可以在Spark SQL中执行SQL语句
- 9.Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖（）。 选项： A、HiveQL解析 B、Catalyst（函数式关系查询优化框架） C、Hive元数据 D、进程级并行
- 10.在Spark SQL架构中，（）组件负责执行计划生成和优化？ 选项： A:Catalyst B:Execution C:SQL Parser D:Physical Plan
- 11.在Spark SQL架构中，（）组件负责执行计划生成和优化？ --单选题 选项： A:Catalyst B:Execution C:SQL Parser D:Physical Plan
- 12.单选题]在Spark SQL架构中，（）组件负责执行计划生成和优化？ 选项： A:Catalyst B:Execution C:SQL Parser D:Physical Plan
- 13.关于Shark,下面描述正确的是( )。 选项： A: Shark提供了类似Pig的功能 B: Shark把SQL语句转换成MapReduce作业 C: Shark重用了Hive中的HiveQL解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑 D: Shark的性能比Hive差很多
- 14.关于Shark，下面描述正确的是：选项： A:Shark提供了类似Pig的功能; B:Shark把SQL语句转换成MapReduce作业; C:Shark重用了Hive中的HiveQL解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑; D:Shark的性能比Hive差很多
- 15.关于Spark SQL与Hive区别与联系，下列说法正确的足? 选项： A:Spark SQL不可以使用Hive的自定义函数 B:Spark SQL兼容绝大部分Hive的语法和函数 C:Spark SQL依赖Hive的元数据 D:Spark SQL的执行引擎为Spark Core,Hive默认执行引擎为MapReduce
- 16. 关于Spark SQL与Hive的区别与联系，下列说法正确的是？ 选项： A、 Spark SQL 的执行引擎为Spark core，Hive的默认执行引擎是MapReduce B、 Spark SQL依赖Hive的元数据 C、 Spark SQL不可以使用Hive的自定义函数 D、 SparkSQL兼容绝大部分的Hive语法和函数
- 17.从HiveQL被解析成语法抽象树起，执行计划生成和优化的工作全部交给Spark SQL的Analyzer分析器进行负责和管理。 ----------- 【判断题】 选项： A:正确 B:错误
- 18.spark-sql的前身是 选项： A:hbase B:mapreduce C:hive D:shark
