下面关于JDBC批处理描述正确的是()
A.最好一次性处理批处理中的全部SQL语句
B.PreparedStatement的clearBatch()方法清除批处理中的SQL语句
C.PreparedStatement的addBatch()方法可以把SQL语句加入批处理
D.PreparedStatement的executeBatch()方法执行批处理中的SQL语句
A.最好一次性处理批处理中的全部SQL语句
B.PreparedStatement的clearBatch()方法清除批处理中的SQL语句
C.PreparedStatement的addBatch()方法可以把SQL语句加入批处理
D.PreparedStatement的executeBatch()方法执行批处理中的SQL语句
A.如果多条SQL语句要作为一个整体来进行批处理,需要关闭数据库连接对象的自动提交模式。
B.Statement对象的executeBatch()方法可以将SQL语句加入批处理。
C.Statement对象的addBatch()方法可以执行批处理
D.Statement对象的exitBatch()方法退出批处理
A.批处理包含一个或多个SQL语句
B.批处理使用GO作为结束标志
C.如果执行存储过程的语句是批处理中第一条语句,则不需要使用EXECUTE命令
D.批处理能够将SQL语句从一台计算机转移到另一台计算机
A.[A]HDFS作为高可靠的底层存储,用来存储海量数据
B.[B]MapReduce对这些海量数据进行批处理,实现高性能计算
C.[C]用HiveQL语句编写的处理逻辑,最终都要转化为MapReduce任务来运行
D.[D]Hive的目标是取代HBase
A、存储过程是SQLServer服务器上一组预编译的SQL语句
B、如果存储过程是批处理的第一条语句,可以省略EXECUTE命令
C、以sp_开头的系统存储过程存储在master数据库中
D、存储过程只能接受参数,不能返回输出参数
A.存储过程是一个可编程的函数,它在数据库服务器中创建并保存
B.每一次运行存储过程都需要编译
C.它由SQL语句和一些特殊的控制结构组成
D.存储过程是预编译的,因此它比批处理的执行速度快很多
A.Hive:传统 SQL 批处理引擎.用于处理 SQL 类批处理作业,使用广泛海量数据下表现稳定,但是处理速度较慢
B.SparkSQL:新型 SQL 批处理引擎.用于处理 SQL 类批处理作业,适合海量数据,处理速度高效。
C.Spark:新型批处理引擎.可以用于处理非 SQL 类,尤其是数据挖掘和机器学习类批处理作业,适合海量数据,处理速度高效。
D.MapReduce:传统批处理引擎.用于处理非 SQL 类, 尤其是数据挖掘和机器学习类批处理作业,使用广泛,海量数据下表现不稳定.但是处理建度较快
A、Spark Streaming采用的数据抽象是DStream(本质上就是一系列RDD),而Structured Streaming采用的数据抽象是DataFrame
B、Structured Streaming将Spark SQL和Spark Streaming二者的特性结合起来
C、Structured Streaming可以使用Spark SQL的DataFrame/Dataset来处理数据流,但Spark SQL只能处理静态的数据,而Structured Streaming可以处理结构化的数据流
D、Spark Streaming只能实现秒级的实时响应,而Structured Streaming由于采用了全新的设计方式,采用微批处理模型时可以实现100毫秒级别的实时响应,采用持续处理模型时可以支持毫秒级的实时响应。
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