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Hadoop技术的诞生是大数据技术的起点,而Hive的诞生则是为了帮助Hadoop更加便捷地分析和处理海量数据地任务, 它是构建在Hadoop之上的数据仓库解决方案。无疑有效的工具是帮助实现大数据项目的必备武器。
参考答案和解析
正确
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考题
下列哪个选项不是我们需要Hive的主要原因()
A. 我们需要一个容量为PB级别的数据仓库B.文件是不充分的数据抽象C. Hadoop在处理作业方面是不够D.我们需要一个开发的数据格式
考题
大数据存储技术首先需要解决的是数据海量化和快速增长需求,其次是处理格式多样化的数据。谷歌文件系统(GFS)和Hadoop的( )奠定了大数据存储技术的基础。A.分布式文件系统B.分布式数据库系统C.关系型数据库系统D.非结构化数据分析系统
考题
大数据储存技术首先需要解决的是数据海量化和快速增长需求,其次处理格式多样化的数据,谷歌文件系统(GFS)和Hadoop的( )奠定了大数据存储技术的基础。A.分布式文件系统
B.分布式数据库系统
C.关系型数据库系统
D.非结构化数据分析系统
考题
单选题hive是基于Hadoop的一个()工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运算。A
数据库B
数据仓库C
表格D
文字
考题
单选题关于Hive和Hadoop其他组件的关系,以下描述错误的是?()A
Hive最终将数据存储在HDFS中B
HiveSQL其本质是执行MapReduce任务C
Hive是Hadoop平台的数据仓库工具D
Hive对HBase有强依赖
考题
单选题下面关于Hadoop兼容性错误的是()。A
Flink能够支持Yarn,能够从HDFS和HBase中获取数据B
能够使用所有的Hadoop的格式化输入和输出C
能够使用Hadoop原有的Mappers和Reducers,但不能与Flink的操作混合使用D
能够更快的运行Hadoop的作业
考题
多选题hadoop的两大核心组件是()。AHDFSBHBaseCZooKeeperDMapReduce
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