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
第1题
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
第2题
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
第3题
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
第4题
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
第5题
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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