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HBase不支持哪些SQL操作?
选项:
A:MySQL
B:Phoen xSQL
C:Hive SQL
D:Spark SQL
哪些
操作
不支持
发布时间:
2024-04-24 16:12:17
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1.
HBase不支持以下哪些SQL操作? 选项: A、MySQL B、Phoenix SQL C、Hive SQL D、Spark SQL
2.
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。
3.
spark-sql的前身是 选项: A:hbase B:mapreduce C:hive D:shark
4.
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
5.
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
6.
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
7.
HBase与MySQL都是使用SQL语言。
8.
Spark SQL与Hive不兼容。 选项: A:正确 B:错误
9.
下面关于Spark SQL架构的描述错误的是( )。 (3.0)(3.2) 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负责 D、Spark SQL执行计划生成和优化需要依赖Hive来完成
10.
Spark SQL与Hive相互不兼容。 选项: A:正确 B:错误
11.
关于 Spark SQL&Hive 区别与联系, 下列说法正确的是?() 选项: A、Spark B、Spark C、Spark D、Spark
12.
Google Cloud SQL是谷歌公司推出的基于()的云数据库。 选项: A:MySQL B:SQL Server C:Hbase D:Oracle
13.
Spark SQL与Hive相互不兼容。 对错 选项: A:正确 B:错误
14.
Spark SQL与Hive相互不兼容。 (易) 选项: A:正确 B:错误
15.
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
16.
Spark SQL支持用户在Spark SQL中执行SQL语句
17.
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
18.
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
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