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Welche Benutzeranforderungen eignen sich am besten für die Verwendung von HDInsight Interactive Query?
Wenn Sie MapReduce für nicht strukturierte Daten mit rollenbasierter Zugriffssteuerung verwenden möchten
Wenn Sie SQL-ähnliche Abfragen für strukturierte Daten mit Steuerung auf Zeilen- und Spaltenebene verwenden möchten.
Wenn Sie SQL-ähnliche Abfragen für Daten mit hohem Parallelitätsgrad für zeitintensive Berechnungen verwenden möchten.
Welche Dateiformate werden von Interactive Query unterstützt?
.xml, .doc, .log
.json, .csv, .txt
.pdf, .dbk, .md
Welches Szenario eignet sich am besten für HDInsight Interactive Query?
Batchverarbeitung
Streamingdaten
Ad-hoc-Abfragen
Wieso ist der Hive Warehouse Connector erforderlich?
Hive und Spark stellen verschiedene Clustertypen dar.
Hive und Spark haben zwei verschiedene Metastores. Sie benötigen einen Connector, um verbunden zu werden.
Hive ist für statische Daten vorgesehen, während Spark für Streamingdaten vorgesehen ist.
Warum ist die Verwendung des Hive Warehouse Connectors effizienter und skalierbarer als die Verwendung einer JDBC-Standardverbindung zwischen Spark und Hive?
Weil die Bibliothek Daten aus dem Hive-Server parallel in den Spark-Treiber lädt
Weil der Hive Warehouse Connector für Streamingdaten optimiert ist
Weil die Bibliothek Daten aus LLAP-Daemons parallel in Spark-Executors lädt
Sie müssen alle Fragen beantworten, bevor Sie Ihre Arbeit überprüfen können.
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