关于Hive，以下说法不正确的是：（)

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.加载

B.转化

C.分析

D.提取

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.Hadoop

B.HDFS

C.MapReduce

D.Hive

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.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.基于Mapreduce，具有较大延迟

B.每个Hive表对应HDFS上的一个目录

C.不支持SQL能力，特有的查询语言

D.支持jdbc/odbc访问

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.Mapreduce

B.Hbase

C.Hive

D.Hdfs

B.Hive可以实现在大规模数据集上实现低延迟快速的查询

C.Hive构建在基于静态批量处理的Hadoop之上，Hadoop通常有较高的延迟并且在作提交和调度的时候需要大量的开销

D.Hive查询操作过程严格遵循HadoopMapReduce的作用执行模型，Hive将用户的HiveQL语句通过解释器转换为MapReduceHadoop集群上