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Spark SQL可以在现有的数据仓库上运行不做任何修改的Hive查询。
不做
查询
仓库
发布时间:
2024-05-14 17:05:55
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1.
Apache Hive是Spark上的SQL引擎,也是大数据系统中重要的数据仓库工具。
2.
Spark SQL支持访问Hive数据仓库,并在Spark引擎中进行统计分析。 对 错( ) 我的答案:√ 得分: 1.0分正确答案:√ 答案解析: HYPERLINK "javascript:void( )" Spark SQL支持访问Hive数据仓库,并在Spark引擎中进行统计分析。
3.
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.
单选(2分)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
5.
Apache Hive是Spark上的SQL引擎,也是⼤数据系统中重要的数据仓库⼯具。 对错 选项: A:正确 B:错误
6.
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。
7.
Spark SQL⽀持访问Hive数据仓库,并在Spark引擎中进⾏统计分析。 对错 选项: A:正确 B:错误
8.
Apache Hive是Spark上的SQL引擎,也是⼤数据系统中重要的数据仓库工具。 ( ) 参考答案: 错 答案解析:
9.
Apache Hive是Spark上的SQL引擎,也是大数据系统中重要的数据仓库工具。A.正确B.错误
10.
Spark SQL支持访问Hive数据仓库,并在Spark引擎中进行统计分析。(中) 选项: A:正确 B:错误
11.
下面关于Spark SQL的描述正确的是:( )(1.0) 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
12.
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
13.
Hadoop生态系统中用于构建数据仓库并允许用户输入SQL语句进行查询的功能组件是? 选项: A: Hive B: Spark C: Pregel D: Flume
14.
Hive是一种数据仓库处理工具, 使用类似SQL的Hive SQL语言实现数据查询功能, 所有Hive的数据存储都存储在HDFS中。【 】
15.
Apache Hive是Spark上的SQL引擎,也是大数据系统中重要的数据仓库工具。 ----------- 【判断题】 选项: A:正确 B:错误
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