A.hive.exec.compress.intermediate
B.hive.intermediate.compression.codec
C.hive.exec.compress.output
D.hive.intermediate.compression.type
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A.獲取數(shù)據(jù)，并將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成自己處理的數(shù)據(jù)對(duì)象
B.緩存數(shù)據(jù)，根據(jù)不同的可靠性策略，將數(shù)據(jù)保存在內(nèi)存或文件上
C.輸出數(shù)據(jù)到目的地，支持多種輸出協(xié)議
D.拆分?jǐn)?shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的特性，將數(shù)據(jù)發(fā)送到不同的目的地
A.分區(qū)字段要在創(chuàng)建表時(shí)定義
B.分區(qū)字段只能有一個(gè)，不可以創(chuàng)建多級(jí)分區(qū)
C.使用分區(qū)，可以減少某些查詢的數(shù)據(jù)掃᧿范圍，進(jìn)而ᨀ高查詢效率
D.分區(qū)字段可以作為where字句的條件
最新試題
FusionLnsigt HD用戶想通過HBase shell操作來查詢某個(gè)HBase表中的內(nèi)容，這中場(chǎng)景下推薦管理員給這個(gè)用戶分配一個(gè)機(jī)機(jī)賬號(hào)。（）
在Kafka中，如下關(guān)于Producer發(fā)送數(shù)據(jù)的說法錯(cuò)誤的是？（）
由于Spark是基于內(nèi)存的計(jì)算引擎，因此，一個(gè)Spark應(yīng)用可以處理的數(shù)據(jù)量不能超過分給這個(gè)Spark應(yīng)用的內(nèi)存總和。（）
Fusionlnsight HD中，Streaming的特點(diǎn)？（）
Fusionlnsight HD大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供了哪些分布式計(jì)算框架？（）
用戶要開發(fā)一個(gè)應(yīng)用去訪問HBase服務(wù)，先申請(qǐng)了一個(gè)機(jī)機(jī)賬號(hào)teste1，并給它設(shè)置訪問HBase服務(wù)的權(quán)限：然后下載該賬戶的keytab文件，并使用該賬號(hào)運(yùn)行應(yīng)用。后續(xù)此應(yīng)用增加業(yè)務(wù)需求，需訪問Hive服務(wù)，那么在給tested用戶補(bǔ)充授予了訪問Hive組件權(quán)限后，需重新下載該用戶的keytab文件。（）
在HBase表設(shè)計(jì)中，對(duì)于多項(xiàng)業(yè)務(wù)共用rowkey，導(dǎo)致數(shù)據(jù)訪問矛盾的情況，可以有哪些應(yīng)對(duì)策略？（）
Fusionlnsight HD關(guān)于Oozie的作業(yè)操作命令，下列哪幾項(xiàng)敘述是正確的？（）
在通過Fusionlnsight manager界面創(chuàng)建用戶時(shí)，想要該用戶對(duì)所有Topic具有讀寫權(quán)限，但不具有常見Topic的權(quán)限，應(yīng)該加入Kafka服務(wù)的那個(gè)組？（）
在Spark應(yīng)用開發(fā)中，以下哪項(xiàng)的代碼能正確進(jìn)行單詞統(tǒng)計(jì)？（）