大数据技术原理与应用第8讲：数据仓库Hive

1单选(2分)

下列有关Hive和Impala的对比错误的是

A.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

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与Impala使用相同的元数据

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

2单选(2分)

下列关于Hive基本操作命令的解释错误的是

A.create table if not exists usr(id bigint,name string,age int);//如果usr表不存在，创建表usr，含三个属性id,name,age

B.create database userdb;//创建数据库userdb

C.insert overwrite table student select * from user where age>10; //向表usr1中插入来自usr表的age大于10的数据并覆盖student表中原有数据

D.load data local inpath ‘/usr/local/data’ overwrite into table usr; //把目录’/usr/local/data’下的数据文件中的数据以追加的方式装载进usr表

3多选(3分)

下列说法正确的是

A.HiveQL语法与传统的SQL语法很相似

B.Hive本身不存储和处理数据，依赖HDFS存储数据，依赖MapReduce处理数据

C.数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可以完成数据的存储

D.Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上

4多选(3分)

Impala主要由哪几个部分组成

A.Impalad

B.Hive

C.State Store

D.CLI

5多选(3分)

（感谢可爱的羊咩咩同学指出我的错误，已经更正啦）

以下属于Hive的基本数据类型是

A.BINARY

B.STRING

C.TINYINT

D.FLOAT

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