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关于Hive与Hadoop其他组件的关系,一下描述错误的是()
A.Hive最终将数据存储在HDFS中
B.Hive是Hadoop平台数据仓库工具
C.HQL可以通过MapReduce执行任务
D.Hive对HBase有强依赖
![](https://static.youtibao.com/asksite/comm/h5/images/m_q_a.png)
D、Hive对HBase有强依赖
![](https://static.youtibao.com/asksite/comm/h5/images/solist_ts.png)
A.Hive最终将数据存储在HDFS中
B.Hive是Hadoop平台数据仓库工具
C.HQL可以通过MapReduce执行任务
D.Hive对HBase有强依赖
D、Hive对HBase有强依赖
A.SparkStreaming与Flink相比,时延更低
B.Flink流式处理引擎能够同时提供支持流处理和批处理应用的功能
C.checkpoint实现了Flink的容错
D.与FusionInghtHD中的Streaming相比,Flink具有更高的吞吐量
A.①②③
B.①②④
C.②③④
D.①③④
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.Hive是基于Hadoop的数据仓库工具
B.Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表
C.最初,Hive由Google开源,用于解决海量结构化日志数据统计问题
D.Hive的主要应用场景是离线分析
A.HDFS是Hadoop技术体系中数据管理的基础,是一个高容错的系统,能检测和应对硬件故障
B.Sqoop数据同步工具,它是SQL TO Hadoop的缩写,主要用于关系型数据库和Hadoop之间的数据传输
C.Sqoop数据导入和导出本质上还是一个MapRuduce程序,充分利用了MapRuduce的并行化和容错性
D.Kafka主要用于处理活跃的流式数据,在web网站上非常常见,包括网站的pageview