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

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

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

A.基于寄存器的架构

B.基于栈的架构

C.加载的是.dex格式的数据

D.在linux操作系统上运行

A.基于寄存器的架构

B.基于栈的架构

C.加载的是.dex格式的数据

D.在linux操作系统上运行

A.基于寄存器的架构

B.基于栈的架构

C.加载的是.dex格式的数据

D.在linux操作系统上运行

A.Hadoop是基于Java语言开发的，但应用程序开发支持C、C++、Python等多种语言

B.Hadoop中分布式存储和计算都采用Master/Slave主从架构，这种架构最突出的问题是单点故障问题

C.在二代Hadoop中对HDFS架构进行了优化，形成HDFS HA和HDFS Federation

D.在第二代Hadoop中，MapReduce既负责计算任务，又负责资源管理调度任务

A.C/S架构中可以一个服务器对一个客户端

B.C/S架构中可以一个服务器对多个客户端

C.C/S架构中服务器的TCP端口是固定不变的

D.C/S架构中客户端的TCP端口是固定不变的