当采用MapReduce作为Hive的执行引擎时，下面描述正确的是:
A: 当用户向Hive输入一段命令或查询(即HiveOL语句)时，Hive需要与Hadoop交互工作来完成该操作
B: 命令或查询首先进入到驱动模块，由驱动模块中的编译器进行解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然后交给执行器去执行
C: 执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务，有时也不需要启动MapReduce任务
D: 执行器通常的任务一定会包含Map和Reduce操作
A: 当用户向Hive输入一段命令或查询(即HiveOL语句)时，Hive需要与Hadoop交互工作来完成该操作
B: 命令或查询首先进入到驱动模块，由驱动模块中的编译器进行解析编译，并由优化器对该操作进行优化计算，然后交给执行器去执行
C: 执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务，有时也不需要启动MapReduce任务
D: 执行器通常的任务一定会包含Map和Reduce操作
举一反三
- 当采用MapReduce作为Hive的执行引擎时,下面描述正确的是() A: 当用户向Hive输入一段命令或查询(即HiveQL语句)时,Hive需要与Hadoop交互工作来完成该操作 B: 命令或查询首先进入到驱动模块,由驱动模块中的编译器进行解析编译,并由优化器对该操作进行优化计算,然后交给执行器去执行 C: 执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务,有时也不需要启动MapReduce任务 D: 执行器通常的任务一定会包含Map和Reduce操作
- Hive的HQL语句执行，会经历哪些过程？（） A: 解释器 B: 编译器 C: 优化器 D: 执行器
- 关干HiveSQL运行原理,描述不正确的选项有 A: 所有HQL都会转化为MapReduce B: 任务执行DDL语句不提交任务到MapReduce,而是直接操作元数据 C: 对于selectcount(*)fromtable操作,一定会启动reduce任务 D: 对于select*fromtable语句不会启MapReduce
- 下列关于Hive的说法中，错误的是（）。 A: Hive是一个基于Hadoop的数据仓库框架 B: Hive本身是一个计算引擎 C: Hive并不能解决所有的大数据问题 D: Hive利用MapReduce、Spark、Tez等引擎执行数据查询操作
- 下列选项中，关于Hive和Hadoop之间的工作原理说法错误的是（）。 A: Hive利用HDFS存储数据 B: Hive利用MapReduce执行查询 C: 用户接口向驱动程序提交查询操作 D: 用户接口向驱动程序提交执行计划