关于Hive建表基本操作，描述正确的是（)。

A.数据加载时，overwrite关键字是必须的

B.删除表时，表中的数据可以同时删除掉

C.hive的内表和外表都可以修改location属性

D.Hive是在数据查询时进行模式验证，而不是加载的时候验证

A.能基于Atlas的Web页面查询用户的数据查询操作历史

B.能基于Atlas的Web页面浏览数据的血缘关系

C.能基于Atlas的Web页面标注元数据，为元数据分类

D.Atlas支持与Hive数据源的集成，可以实时获取Hive的元数据变化

A.Region负载均衡,Region分裂以及分裂后的Region分配

B.负责建表/修改表/删除表

C.负责RegionServer的负载均衡

D.RegionServer失效后的Region迁移

A.分区字段只能有一个

B.分区字段要在创建表时定义

C.使用分区可以提高查询效率

D.一个表可以在多个维度上进行分区

A.Hive最佳使用场景是大数据集的批处理作业

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

A.Kafka作为高并发实时接入缓存，解决接入量的问题

B.Flink作为实时计算引擎实时消费Kafka数据写入HBase

C.HBase数据库为海量实时接入数据提供存储与实时查询能力

D.Hive为海量历史数据提供实时分析能力

A.如果要有了操作失误的情况，只能通过撤消功能来回到之前的状态

B.若画布小于图像尺寸时，画布会自动扩大以显示图像

C.在Fireworks中，所能撤消的步骤数是固定的

D.Fireworks图像编辑窗口有四种显式模式，可以通过顶部的两个选项按钮进入相应的模式

A.SparkSQL依赖Hive的元数据

B.SparkSQL的执行引擎为Sparkcore,Hive默认执行引擎为MapReduce

C.SparkSQL不可以使用Hive的自定义函数

D.SparkSQL兼容绝大部分Hive的语法和函数

为了减少全表扫描给数据库带来的压力，一般都会给大表建上索引，下面对索引的描述哪些是错误的（)。

A、类似书的目录结构

B、可以提高sql的查询速度

C、索引和表不是互相独立的物理结构

D、会降低insert、update、delete的速度

A.SELECT一般用于数据查找操作

B.UPDATE一般用于表数据的更新操作

C.INSERT一般用于添加表数据

D.DELETE只能用于删除表操作