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Spark SQL与Hive不兼容。
选项:
A:正确
B:错误
错误
不兼容
发布时间:
2024-05-14 17:05:39
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Spark SQL与Hive相互不兼容。 选项: A:正确 B:错误
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Spark SQL与Hive相互不兼容。 (易) 选项: A:正确 B:错误
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Spark SQL与Hive相互不兼容。 ----------- 【判断题】 选项: A:正确 B:错误
4.
以下对Spark SQL的描述正确的有? 选项: A、Spark SQL可以将SQL转换为RDD的算子执行 B、Spark SQL可以直接查询 Hive 中的数据 C、Spark SQL的性能上和Hive类似。 D、Spark SQL不能兼容Hive
5.
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
6.
关于Spark SQL和Hive、MySQL,以下表述正确的是() 选项: A、Spark SQL不仅能够查询MySQL数据库中的数据,还可以向表中插入新的数据。 B、Spark SQL支持访问Hive数据仓库,并在Spark引擎中进行统计分析 C、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 D、由于Spark SQL在Hive兼容层面仅保留了将SQL转换为抽象语法树,其他部分由Spark SQL接管了,因此在版本迭代时很容易添加新的优化策略。
7.
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
8.
23、下面关于Spark SQL的描述正确的是: 选项: A、A. Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据 B、B. Spark SQL目前支持Scala、Java编程语言,暂时不支持Python语言 C、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、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
10.
Spark SQL支持访问Hive数据仓库,并在Spark引擎中进行统计分析。 选项: A:正确 B:错误
11.
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
12.
HBase不支持哪些SQL操作? 选项: A:MySQL B:Phoenix SQL C:Hive SQL D:Spark SQL
13.
HBase不支持哪些SQL操作? 选项: A:MySQL B:Phoenix sQL C:Hive sQL D:spark soL
14.
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
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