在Hive和hadoop之间的工作原理中，执行引擎会向用户接口发送结果集。
举一反三
- 下列选项中，关于Hive和Hadoop之间的工作原理说法错误的是（）。 A: Hive利用HDFS存储数据 B: Hive利用MapReduce执行查询 C: 用户接口向驱动程序提交查询操作 D: 用户接口向驱动程序提交执行计划
- 下列关于Hive的说法中，错误的是（）。 A: Hive是一个基于Hadoop的数据仓库框架 B: Hive本身是一个计算引擎 C: Hive并不能解决所有的大数据问题 D: Hive利用MapReduce、Spark、Tez等引擎执行数据查询操作
- 下面关于Hive的描述正确的是( )。 A: Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以用于对存储在Hadoop文件中的数据集进行数据整理、特殊查询和分析处理 B: Hive的学习门槛比较低,因为它提供了类似于关系数据库SQL语言的查询语言--HiveQL C: 当采用MapReduce作为执行引擎时,Hive可以通过HiveQL语句快速实现简单的MapReduce统计,Hive自身可以将HiveQL语句快速转换成MapReduce任务进行运行 D: Hive在某种程度上可以看作是用户编程接口,其本身并不存储和处理数据
- 以下关于Hive的描述不正确的是 A: Hive可以实现在大规模数据集上实现低延迟快速的查询 B: Hive构建在基于静态批处理的Hadoop之上，Hadoop通常都有较高的延迟并且在作业提交和调度的时候需要大量的开销。 C: Hive的最佳使用场合是大数据集的批处理作业 D: Hive查询操作过程严格遵守Hadoop MapReduce的作业执行模型，Hive将用户的HiveQL语句通过解释器转为MapReduce作业提交到Hadoop集群上。
- 关于Hive的描述正确的是?() A: hive 的表其实就是HDFS的目录或文件 B: Hive是SQL解析引擎,将SQL语句转换成MR作业在hadoop中执行 C: hive允许熟悉mapreduce的开发者自定义mapper和reducer函数 D: 生产环境下,hive元数据一般存储在derby中