以下关于Hive说法正确的是()。
A.Hive适合OLTP业务
B.Hive将SQL翻译成MR执行
C.Hive支持JDBC
D.Hive的Metastore负责管理元数据
A.Hive适合OLTP业务
B.Hive将SQL翻译成MR执行
C.Hive支持JDBC
D.Hive的Metastore负责管理元数据
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.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.基于Mapreduce,具有较大延迟
B.每个Hive表对应HDFS上的一个目录
C.不支持SQL能力,特有的查询语言
D.支持jdbc/odbc访问
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.登陆ambari->Hive组件->ServiceActions列表->+AddHiveMetastore
B.选择那台服务器安装HiveMetastore组件
C.重启namenode,使新增的HiveMetastore组件主机代理权限放开
D.重启HiveMetastore
A.Kafka作为高并发实时接入缓存,解决接入量的问题
B.Flink作为实时计算引擎实时消费Kafka数据写入HBase
C.HBase数据库为海量实时接入数据提供存储与实时查询能力
D.Hive为海量历史数据提供实时分析能力
A.数据加载时,overwrite关键字是必须的
B.删除表时,表中的数据可以同时删除掉
C.hive的内表和外表都可以修改location属性
D.Hive是在数据查询时进行模式验证,而不是加载的时候验证