sparkSql可以访问hive数据，并将其结果取回作为RDD使用

sparkSql可以访问hive数据，并将其结果取回作为RDD使用

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查询可以作为窗体、报表和数据访问页的______。
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SparkSQL可以通过()方法加载json文件为DataFrame。 A.readB.jsonC.getD.at
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SparkStreming中()函数可以通过对源DStream的每RDD应用RDD－to－RDD函数返回一个新的DStream,这可以用来在DStream做任意RDD操作。 A.transB.reduceC.joinD.cogroup
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请问RDD的()操作把RDD所有元素转换成数组并返回到Driver端。 A.zipB.joinC.combineByKeyD.collect
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SparkSQL可以处理()。 A.RDDB.Parquet文件C.JSON文件D.Hive表
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关于查询的叙述，下列说法中不正确的是（ ）。A.查询可是作为结果，也可以作为来源B.查询可以根据条件从数据表中检索数据，并将其结果存储起来C.可以以查询为基础，来创建表、查询、窗体或报表D.查询是以数据库为基础的，不能以其他查询为基础而创建
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为了加快数据库的访问速度，可以对数据库建立并使用(58)，使它存在于数据库的整个生命周期。A．主键B．索引C．数据表D．数据视图
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SparkSQL的应运而生，它是将SparkSQL转换成RDD，然后提交到集群执行，执行效率非常快
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RDD可以转化为DataFrames，但是DataFrames不能转化为RDD
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sparkSql不能够访问hive中的数据
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sparkSql不支持查询原生的RDD
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sparkSql可以读取json格式的数据
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SparkSQL编程中需要如下那些资源或者类的引用（）A、sql风格B、DSL风格C、RDD风格D、mybatis风格
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sparkSql仅仅支持查询原生的RDD，其他方式的查询都不支持
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SparkStreaming中的Dstream可以看作是在RDD上面又封了一层的数据结构
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union算子对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD
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hive是shark的前身，shark是sparkSql的前身
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DStream是一系列连续的RDD来表示。每个RDD含有一段时间间隔内的数据
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查询结果可以作为其他数据库对象数据来源。
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sparkSql不能使用jdbc读取数据库的数据
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Hive？是建立在Hadoop？之上的，所有？Hive？的数据都是存储在HDFS？中的
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SparkSQL是Spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用
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sparkSql是基于hive的
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SparkSQL是一个用来处理结构化数据的spark组件。它提供了一个叫做（）的可编程抽象数据模型A、DataFramesB、TableC、DataSetD、RDD
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采用Select语句返回的结果是一个结果集。用户只能浏览该结果集中的数据，无法对数据进行操作。如果需要逐行对数据进行访问和操作，可以使用（）。A、视图B、过程C、函数D、游标
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判断题RDD可以从Hadoop兼容的文件系统生成，生成之后可以通过调用RDD的算子对RDD的数据进行部分更新。A对B错
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单选题甲将其设备寄存在乙处，乙未经甲同意，用该设备作为出资与丙设立了丁公司，丁公司不知情，乙已将该设备交付给丁公司。根据公司法律制度的规定，下列表述中，正确的是（　　）。A甲有权取回设备B甲无权取回设备，但可以向乙主张损害赔偿C甲无权取回设备，但可以向丙主张损害赔偿D甲无权取回设备，但可以向丁公司主张损害赔偿
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