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- 1.HIVE与传统SQL数据库对比，下面描述不正确的是（） 选项：A．对于查询语言：HIVE使用HQL，传统SQL数据库使用SQLB．对于数据存储：HIVE使用HDFS存储，传统SQL数据库使用本地磁盘C．最终执行者：HIVE使用MapReduce和Excutor执行，传统SQL数据库使用Excutor执行器D．执行延迟：HIVE属于高，传统SQL数据库属于低
- 2.HIVE与传统SQL数据库对比，下面描述不正确的是（）。 选项：A： 对于查询语言：HIVE使用HQL，传统SQL数据库使用SQLB： 对于数据存储：HIVE使用HDFS存储，传统SQL数据库使用本地磁盘C： 最终执行者：HIVE使用MapReduce和Excutor执行，传统SQL数据库使用Excutor执行器D： 执行延迟：HIVE属于高，传统SQL数据库属于低
- 3.Hive对存储在HDFS中的数据进行分析和管理，它可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，通过SQL查询分析需要的内容，查询Hive使用的SQL语句简称Hive SQL（HQL）。
- 4.下面关于Hive，说法错误的是 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: Hive Server可采用MySQL存储元数据信息
- 5.下面关于Hive，说法错误的是（ ）。选项： A:Hive底层采用的计算引擎是MapReduce B:Hive支持所有标准SQL语法 C:Hive提供的HQL语法，与传统SQL很类似 D:Hive Server可采用MySQL存储元数据信息
- 6.下列关于数据仓库工具Hive描述正确的是（ ）。选项： A:Hive是一个构建在Hadoop上的数据仓库框架。 B:Hive可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供 HQL(Hive SQL)查询功能。 C:是Google的BigTable的开源实现，所有的数据都存储在HDFS中。 D:Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行。
- 7.Hive 是一种数据仓库处理工具,使用类sql 的HivesqlL 语言实现数据查询功能,所有Hive 的数据都存储在HDFS 中。（ ）选项： A:对 B:错
- 8.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
- 9.关于Hive，下列说法错误的是？ 选项： A、数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可以完成数据的存储 B、 HiveQL语法与传统的SQL语法很相似 C、 Hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据 D、 Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上
- 10.下列有关Hive和Impala的对比错误的是? Hive与Impala使用相同的元数据Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似，都是通过词法分析生成执行计划Hive在内存不足以存储所有数据时，会使用外存，而Impala也是如此Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询
- 11.下列有关Hive和Impala的对比错误的是()选项： A:Hive与Impala使用相同的元数据; B:Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似，都是通过词法分析生成执行计划; C:Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询; D:Hive在内存不足以存储所有数据时，会使用外存，而Impala也是如此
- 12.下列有关Hive和Impala的对比错误的是 选项： A、Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询 B、Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似，都是通过词法分析生成执行计划 C、Hive在内存不足以存储所有数据时，会使用外存，而Impala也是如此 D、Hive与Impala使用相同的元数据
- 13.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。
- 14.下列有关Hive和Impala的对比错误的是: A. Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似，都是通过词法分析生成执行计划 B. Hive与Impala使用相同的元数据 C. Hive在内存不足以存储所有数据时，会使用外存，而Impala也是如此 D. Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询
