A.复杂的批量数据处理:MapReduce
B.基于历史数据的交互式查询:Impala
C.基于实时数据流的数据处理:Storm
D.图结构数据的计算:Hive
A.复杂的批量数据处理:MapReduce
B.基于历史数据的交互式查询:Impala
C.基于实时数据流的数据处理:Storm
D.图结构数据的计算:Hive
A.复杂的批量数据处理:MapReduce
B.基于历史数据的交互式查询:Impala
C.基于实时数据流的数据处理:Storm
D.图结构数据的计算:Hive
A.[A]Impala作为开源大数据分析引擎,支持实时计算,它提供了与Hive类似的功能,并在性能上比Hive高出3~30倍
B.[B]Impala是由Cloudera公司开发的查询系统
C.[C]Impala提供了SQL语义,能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase上的PB级别海量数据
D.[D]Impala最初是参照MySQL系统进行设计的
A.Hadoop
B.Impala
C.Spark
D.BigTable
A、云数据库mysql版
B、云数据库Redis版
C、云数据库mssql版
D、云数据库MongoDB版
A.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
B.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
C.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
D.Hive与Impala使用相同的元数据
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
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