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-34 Shark重用了Hive中的()、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑。
逻辑
重用
执行计划
发布时间:
2024-06-20 13:25:19
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相关试题
1.
关于Shark,下面描述正确的是: 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
2.
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
3.
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
4.
【单选题】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 E: 所有选项都正确
5.
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
6.
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
7.
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
8.
-173下面关于Spark SQL架构的描述错误的是: 选项: A:SparkSQL执行计划生成和优化需要依赖Hive来完成 B:SparkSQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据 C:SparkSQL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: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
9.
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
10.
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
11.
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
12.
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
13.
在 Spark SQL 架构中,负责执行计划生成和优化的组件是? ( ) 选项: A:SQL B:Physical C:Thrift D:Catalyst
14.
逻辑综合的流程包括()。选项: A:翻译 B:下载 C:逻辑优化 D:实现与布局布线
15.
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
16.
六号工作过于用大脑分析,对此提升的办法是()。 选项:按部就班地执行计划#锻炼逻辑思维能力#注重感觉、情感#适当地休息
17.
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单题画像
18.
六号工作过于用大脑分析,对此提升的办法是()。A、按部就班地执行计划B、锻炼逻辑思维能力C、注重感觉、情感D、适当地休息
19.
六号工作过于用大脑分析,对此提升的办法是()。 选项:A、按部就班地执行计划 B、锻炼逻辑思维能力 C、注重感觉、情感 D、适当地休息
20.
六号工作过于用大脑分析,对此提升的办法是()。 选项: A、按部就班地执行计划 B、锻炼逻辑思维能力 C、注重感觉、情感 D、适当地休息
21.
六号工作过于用大脑分析,对此提升的办法是() 选项:A、按部就班地执行计划B、锻炼逻辑思维能力C、注重感觉、情感D、适当地休息
22.
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。
23.
六号工作过于用大脑分析,对此提升的办法是()。(0.7) 选项: A、按部就班地执行计划 B、锻炼逻辑思维能力 C、注重感觉、情感 D、适当地休息
24.
六号工作过于用大脑分析,对此提升的办法是()。A.按部就班地执行计划B.锻炼逻辑思维能力C.注重感觉、情感D.适当地休息
25.
六号工作过于用大脑分析,对此提升的办法是()。A.按部就班地执行计划B.锻炼逻辑思维能力C.注重感觉、情感D.适当地休息
26.
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
27.
单选题]六号工作过于用大脑分析,对此提升的办法是()。 选项: A:按部就班地执行计划 B:锻炼逻辑思维能力 C:注重感觉、情感 D:适当地休息
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