在HBase的應(yīng)用開(kāi)發(fā)中，當(dāng)一個(gè)表的Row key范圍和分布已知，建議預(yù)分region，請(qǐng)問(wèn)調(diào)用如下代碼（片段）對(duì)某個(gè)表進(jìn)行預(yù)分region后，這個(gè)表會(huì)創(chuàng)建幾個(gè)region//創(chuàng)建一個(gè)預(yù)劃分region的表。（）
byte[][]splits=newbyte[4][]；
splits[0]=Bytes.toBytes（“A”）；
splits[1]=BytestoBytes（“H”）；
splits[2]=Bytes.toBytes（“O”）；
splits[3]=BytestoBytes（“U”）；
admin.create Table（htd，splits）；
A.3
B.4
C.5
D.6
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A.預(yù)分region，使region分布均勻，ᨀ高并發(fā)
B.查詢(xún)頻繁屬性放在rowkey前面部分
C.使用二級(jí)索引，適應(yīng)更多查詢(xún)場(chǎng)景
D.同時(shí)讀取的數(shù)據(jù)存放在同一個(gè)cell中
A.支持分布式和流式采集
B.借助MapReduce任務(wù)并行采集
C.只能采集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)
D.借助外部定時(shí)任務(wù)來(lái)觸發(fā)數(shù)據(jù)采集
A.（1）數(shù)據(jù)從source到channel；（2）sink從channel取數(shù)據(jù)
B.（1）數(shù)據(jù)從channle到source；（2）sink從source取數(shù)據(jù)
C.（1）數(shù)據(jù)從sink到channle；（2）source從channel取數(shù)據(jù)
A.流數(shù)據(jù)監(jiān)控
B.網(wǎng)站的實(shí)時(shí)訪問(wèn)統(tǒng)計(jì)
C.離線日志分析
D.交通流量分析
A.要求Python版本不低于2.6.6，不高于2.7.0
B.客戶(hù)端必須裝有setuptools，且版本不低于5.0
C.hive_python_client腳本ᨀ供了直接執(zhí)行SQL的功能，如hive_python_client’showtables
D.Python二次開(kāi)發(fā)不支持安全集群
最新試題
在Kafka中，如下關(guān)于Producer發(fā)送數(shù)據(jù)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是？（）
FusionLnsigh HD，Oozie支持HDFS Action。（）
以下業(yè)務(wù)應(yīng)用中，哪個(gè)不是Hive適用的場(chǎng)景？（）
Redis不適用與下面那些場(chǎng)景？（）
Spark Streaming可以從Kafka接收數(shù)據(jù)并進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果只能存入HDFS，不能再寫(xiě)回Kafka。（）
Fusionlnsight HD中，屬于Streaming的數(shù)據(jù)分發(fā)方式有哪些？（）
關(guān)于Kafka的Producer，如下說(shuō)法正確的是？（）
Flume寫(xiě)入HDFS時(shí)，文件的生成當(dāng)時(shí)有哪些？（）
Fusionlnsight HD中，一個(gè)部署在Tomcat上的應(yīng)用，需訪問(wèn)HBase服務(wù)，這種場(chǎng)景下推薦使用機(jī)機(jī)賬號(hào)。（）
用戶(hù)要開(kāi)發(fā)一個(gè)應(yīng)用去訪問(wèn)HBase服務(wù)，先申請(qǐng)了一個(gè)機(jī)機(jī)賬號(hào)teste1，并給它設(shè)置訪問(wèn)HBase服務(wù)的權(quán)限：然后下載該賬戶(hù)的keytab文件，并使用該賬號(hào)運(yùn)行應(yīng)用。后續(xù)此應(yīng)用增加業(yè)務(wù)需求，需訪問(wèn)Hive服務(wù)，那么在給tested用戶(hù)補(bǔ)充授予了訪問(wèn)Hive組件權(quán)限后，需重新下載該用戶(hù)的keytab文件。（）