知識チェック

完了

1.

HDInsight 対話型クエリを使用するのに最適なユーザー要件は、次のうちどれですか?

ロールベースのアクセス制御を利用し、非構造化データで MapReduce を使用する場合。

行および列レベルの制御を利用し、構造化データに対して SQL に似たクエリを使用する場合。

実行時間の長い計算のために、高コンカレンシー データに対して SQL に似たクエリを使用する場合。

2.

対話型クエリではどのようなファイル形式がサポートされていますか?

.xml、.doc、.log

.json、.csv、.txt

.PDF、.DBK、.MD

3.

HDInsight 対話型クエリに最適なシナリオは、次のうちどれですか?

バッチ処理

ストリーミング データ。

アドホック クエリ

4.

Hive Warehouse Connector が必要なのはなぜですか?

Hive と Spark は異なるクラスターの種類である。

Hive と Spark には、2 つの異なるメタストアがあります。 この 2 つの間をブリッジするにはコネクタが必要です。

Hive は静的データ用で、Spark はストリーミング データ用である。

5.

Hive Warehouse Connector を使用する方が、Spark から Hive への標準の JDBC 接続を使用するよりも効率的でスケーラブルなのはなぜですか?

ライブラリで HiveServer から Spark ドライバーにデータが並列で読み込まれるため

Hive Warehouse Connector がストリーミング データ用に最適化されているためです。

ライブラリで LLAP デーモンから Spark エグゼキュータにデータが並列で読み込まれるため

作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。