Este explorador ya no se admite.
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¿Qué requisitos de usuario son más adecuados para usar HDInsight Interactive Query?
Los casos en los que se quiere usar MapReduce en datos no estructurados con controles de acceso basados en roles.
Los casos en los que se quiere usar consultas de tipo SQL en datos estructurados con controles de nivel de fila y columna.
Los casos en los que se quiere usar consultas de tipo SQL en datos con una gran simultaneidad para cálculos de larga duración.
¿Qué formatos de archivo se admiten con Interactive Query?
.xml, .doc y .log
.json, .csv y .txt
.PDF, .DBK, .MD
¿Qué escenario se adapta mejor al uso de HDInsight Interactive Query?
Procesamiento por lotes
Datos de transmisión.
Consultas ad hoc
¿Por qué es necesario Hive Warehouse Connector?
Porque Hive y Spark son tipos de clúster diferentes.
Hive y Spark tienen dos metastores diferentes. Requieren un conector que sirva de puente entre los dos.
Porque Hive es para los datos estáticos y Spark es para los datos de transmisión.
¿Por qué el uso de Hive Warehouse Connector es más eficaz y escalable que el uso de una conexión JDBC estándar de Spark a Hive?
Porque la biblioteca carga datos de HiveServer en el controlador de Spark en paralelo.
Dado que Hive Warehouse Connector está optimizado para los datos de streaming.
Porque la biblioteca carga datos de demonios de LLAP en ejecutores de Spark en paralelo.
Debe responder todas las preguntas antes de comprobar su trabajo.
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