题目内容
（请给出正确答案）
A.Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文本映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能
B.Hive可以直接使用SQL语句进行相关操作
C.Hive能够在大规模数据集上实现低延迟快速的查询
D.Hivez在加载数据过程中不会对数据进行任何的修改,只是将数据移动到HDFS中Hive设定的目录下
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A.Hive支持所有标准SQL语法
B.Hive底层采用的计算引擎是MapReduce
C.Hive提供的HQL语法，与传统SQL很类似
D.HiveServer可采用MySQL存储元数据信息
A.SparkSQL依赖Hive的元数据
B.SparkSQL的执行引擎为Sparkcore,Hive默认执行引擎为MapReduce
C.SparkSQL不可以使用Hive的自定义函数
D.SparkSQL兼容绝大部分Hive的语法和函数
A.所有HQL都会转化为MapReduce任务执行
B.DDL语句不提交任务到MapReduce，而是直接操作元数据
C.对于selectcount(*)fromtable操作，一定会启动reduce任务
D.对于selece*fromtable语句不会启MapReduce
A.hive中的join查询只支持等值链接，不支持非等值连接
B.hive的表一共有两种类型，内部表和外部表
C.hive默认仓库路径为/user/hive/warehouse/
D.hive支持数据删除和修改
A.在sqlcontext.sql中直接使用sql读取hive表
B.在sqlcontext.sql中直接使用sql操作dataframe对象
C.在sqlcontext.sql中直接已经在sparksql中注册为表的对象
D.在sqlcontext.sql中直接使用sql读取mysql表
A.Pig和Hive的相同点是它们的设计动机都是为用户提供更简单的数据分析方式
B.Pig要求待处理数据必须有Schema，而Hive则无此要求
C.Pig和Hive的编程语言不同
D.二者都运行在Hadoop之上
A.Hive是基于Hadoop的一个数据仓库，由Facebook开源，最初是用于解决海量结构化的日志数据统计问题
B.Hive定义了一种类似SQL的查询语言HQ，将SQL转化为MapRuduce任务，在Hadoop上执行
C.目前Hive支持MapRuduce、Tez的计算模型
D.Hive的表更新采用的是插入的方式
A.sqoop可以将HQL/SQL的执行结果导入到Oracle或者Hive
B.不能大于1M
C.sqoop使用参数-m(即--num-mappers)进行导数时，分布在每一个map上的数据是均匀的
D.sqoop将数据导入Oracle时遇到值的长度超长，sqoop会继续将正常的数据导入Oracle
A.实时分析一般应用于电子商务和金融。需要在数据不断变化的情况下，进行快速的数据分析，并以非常短的延迟返回，才能达到不影响用户体验的目的
B.实时分析采用的架构包括，使用传统关系数据库的并行处理集群，或者采用实时计算架构，例如开源数据分析平台Storm
C.离线分析通常指分析时不需要联网的应用，例如机器学习，统计分析和推荐算法
D.离线分析的技术框架相对成熟，常用的分析框架是：HDFS做存储，MapReduce做计算框架，Hive作为数据仓库
A.Hive最终将数据存储在HDFS中
B.HiveSQL其本质是执行的MapReduce任务
C.Hive是Hadoop平台的数据仓库工具
D.Hive对HBase有强依赖
