题目内容 (请给出正确答案)
[主观题]

5、Shark的设计导致了两个问题:

A.执行计划优化完全依赖于Hive,不方便添加新的优化策略#B.执行计划优化不依赖于Hive,方便添加新的优化策略#C.Spark是线程级并行,而MapReduce是进程级并行,因此,Spark在兼容Hive的实现上存在线程安全问题,导致Shark不得不使用另外一套独立维护的、打了补丁的Hive源码分支#D.Spark是进程级并行,而MapReduce是线程级并行,因此,Spark在兼容Hive的实现上存在线程安全问题,导致Shark不得不使用另外一套独立维护的、打了补丁的Hive源码分支
答案
执行计划优化完全依赖于Hive,不方便添加新的优化策略;Spark是线程级并行,而MapReduce是进程级并行,因此,Spark在兼容Hive的实现上存在线程安全问题,导致Shark不得不使用另外一套独立维护的、打了补丁的Hive源码分支
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第1题

下面关于Spark SQL架构的描述错误的是:

A.在Shark原有的架构上重写了逻辑执行计划的优化部分,解决了Shark存在的问题

B.Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据

C.Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst(函数式关系查询优化框架)负责

D.Spark SQL执行计划生成和优化需要依赖Hive来完成

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第2题

下面关于Spark SQL架构的描述错误的是:

A.在Shark原有的架构上重写了逻辑执行计划的优化部分,解决了Shark存在的问题

B.Spark SQL在Hive兼容层面仅依赖HiveQL解析和Hive元数据

C.Spark SQL执行计划生成和优化都由Catalyst(函数式关系查询优化框架)负责

D.Spark SQL执行计划生成和优化需要依赖Hive来完成

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第3题

关于Shark,下面描述正确的是:

A.Shark提供了类似Pig的功能

B.Shark把SQL语句转换成MapReduce作业

C.Shark重用了Hive中的HiveQL解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑

D.Shark的性能比Hive差很多

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第4题

关于Shark,下面描述正确的是:

A.Shark提供了类似Pig的功能

B.Shark把SQL语句转换成MapReduce作业

C.Shark重用了Hive中的HiveQL解析、逻辑执行计划翻译、执行计划优化等逻辑

D.Shark的性能比Hive差很多

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第5题

下列关于数据库查询优化的叙述中,不正确的是()。

A.查询优化指的是从可能的查询策略中找出最有效的查询执行计划的一种处理过程

B.查询优化包括代数优化和物理优化两个主要步骤

C.两个关系代数表达式产生的结果关系只要具有相同的属性集,则这两个关系代数表达式就是等价的

D.物理查询计划选择通常采用基于代价的查询计划选择方法

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第6题

7、推动原型设计小循环的动力是

A.用户反馈、设计优化

B.用户反馈、问题定义

C.问题定义、思维发散

D.设计优化、思维发散

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第7题

结构拓扑优化具有更大的设计自由度,在结构优化问题中最为复杂。
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