以下关于Hive说法正确的是（)。

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

A.Hive支持所有标准SQL语法

B.Hive底层采用的计算引擎是MapReduce

C.Hive提供的HQL语法，与传统SQL很类似

D.HiveServer可采用MySQL存储元数据信息

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.一旦表建好，不可再修改表名

B.一旦表建好，不可再增加新列

C.创建外部表时需要制定externa关键字

D.一旦表创建好，不可再修改列名

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.Mapreduce

B.Hbase

C.Hive

D.Hdfs

A.HDFS

B.YARN

C.Hive

D.Hbase

A.GraphX

B.S4

C.Hive

D.Impala

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.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.内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理

B.外部表数据的存储位置由自己制定

C.删除内部表会直接删除元数据(metadata)及存储数据

D.删除外部表，HDFS上的文件也会被删除