所谓 过程，是指对Map输出结果进行分区、排序、合并等处理，并交给Reduce的过程。

A、减少map节点的内存占用

B、减少reduce节点的内存占用

C、减少数据从map节点到reduce节点的带宽占用

D、减少reduce节点写出文件时的磁盘占用

A．合并空闲区

B．合并分配区

C．增加主存容量

D．便于地址转拶

A、有上邻接空闲区，也有下邻接空闲区

B、无上邻接空闲区，也无下邻接空闲区

C、无上邻接空闲区，但有下邻接空闲区

D、有上邻接空闲区，但无下邻接空闲区

A、单一连续分配

B、固定分区分配

C、可变分区分配

D、分页存储系统

A、Hive与Impala使用相同的元数据

B、Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似，都是通过词法分析生成执行计划

C、Hive适合于长时间的批处理查询分析，而Impala适合于实时交互式SQL查询

D、Hive在内存不足以存储所有数据时，会使用外存，而Impala也是如此

A、Impalad

B、State Store

C、CLI

D、Hive

A、数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可以完成数据的存储

B、Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上

C、Hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据

D、HiveQL语法与传统的SQL语法很相似

A、create database userdb;//创建数据库userdb

B、create table if not exists usr(id bigint,name string,age int);//如果usr表不存在，创建表usr，含三个属性id,name,age

C、load data local inpath ‘/usr/local/data’ overwrite into table usr; //把目录’/usr/local/data’下的数据文件中的数据以追加的方式装载进usr表

D、insert overwrite table student select * from user where age>10; //向表usr1中插入来自usr表的age大于10的数据并覆盖student表中原有数据

A、第二名称节点无法解决单点故障问题

B、第二名称节点是热备份

C、HDFS HA提供高可用性，可以实现可扩展性、系统性能和隔离性

D、HDFS HA可用性不好