Hive是基于Hadoop技术的数据仓库工具，用来对数据进行（)。

A.Hive最终将数据存储在HDFS中

B.HiveSQL其本质是执行的MapReduce任务

C.Hive是Hadoop平台的数据仓库工具

D.Hive对HBase有强依赖

A.Hive最终将数据存储在HDFS中

B.Hive是Hadoop平台的数据仓库工具

C.HQL可以通过MapReduce执行任务

D.Hive对HBase有强依赖

A.Hive是基于Hadoop的一个数据仓库，由Facebook开源，最初是用于解决海量结构化的日志数据统计问题

B.Hive定义了一种类似SQL的查询语言HQ，将SQL转化为MapRuduce任务，在Hadoop上执行

C.目前Hive支持MapRuduce、Tez的计算模型

D.Hive的表更新采用的是插入的方式

A.Hadoop

B.Excel

C.Spark

D.Hive

A.Flume

B.Sqoop

C.Pig

D.Hive

A.A.Hive hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能

B.B.Impala Impala是Cloudera公司主导开发的新型查询系统，它提供SQL语义，能查询存储在Hadoop的HDFS和HBase中的PB级大数据

C.C.Kylin Kylin？是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维析(OLAP)能力以支持超大规模数据

D.D.HBase HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库

A.A.Zookeeper

B.B.Sqoop

C.C.HIVE

D.D.Spark

A.A.Pig和Hive的相同点是它们的设计动机都是为用户提供更简单的数据分析方式

B.B.Pig要求待处理数据必须有Schema，而Hive则无此要求

C.C.Pig和Hive的编程语言不同

D.D.二者都运行在Hadoop之上

A.Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统开源架构

B.Hadoop的初始设计思想来源于Google发布的学术论文

C.Hadoop在当前衍生的一系列优秀的开源项目，包括Hbase,Hive等

D.Hadoop的两个核心部分是HDFS和MapReduce计算框架

A.MapReduce代码开发效率低下

B.使用SQL进行数据分析效率更高

C.大数据50%为报表类业务，需要仓库类大数据工具

D.Hive更简单