关于Hive在Fusion Insight HD中的架构描述错误的是:()。
A.切换Leader主各节点
B.启动Loader实例
C.配置Leader参数
D.查看Loader服务状态
A.切换Leader主各节点
B.启动Loader实例
C.配置Leader参数
D.查看Loader服务状态
A.hive.exec.reducers.bytes.per.reducer
B.hive.exec-ducers.max
C.hive.exec.max.dynamic.partitions
D.hive.exec.max.dynamic.partitions.pemode
A.Hive最终将数据存储在HDFS中
B.Hive是Hadoop平台的数据仓库工具
C.HQL可以通过MapReduce执行任务
D.Hive对HBase有强依赖
A.Hive元数据存储独立于数据存储之外,从而解耦合元数据和数据,灵活性高,二传统数据仓库数据应用单一,灵活性低
B.Hive基于HDFS存储,理论上存储可以无限扩容,而传统数据仓库存储量有上限
C.由于Hive的数据存储在HDFS上,所以可以保证数据的高容错,高可靠
D.由于Hive基于大数据平台,所以查询效率比传统数据仓库快
A.只要有一个HiveServer不可用,整个Hive集群便不可用
B.MotaStore用于提供元数据服务,依赖于DBService
C.在同一时间点、HiveServer只要一个处于Active状态,另一个则处于Standby状态
D.HiveServer负责接收客户端请求.解析.执行HQL命令并返回查询结果
A.yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.user-limit-factor
B.yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.minimum-user-limit-percent
C.yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.capacity
D.yarn.scheduler.capacity.root.QueueA.state
A.HIVE构建于HDFS和MapReduce之上
B.HIVE使用类SQL的HQL语言作为查询接口
C.HIVE的并行执行主要依赖MapReduce来实现
D.HIVE不能运行在Spark上
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