题目内容
（请给出正确答案）
A.最好一次性处理批处理中的全部SQL语句
B.PreparedStatement的clearBatch()方法清除批处理中的SQL语句
C.PreparedStatement的addBatch()方法可以把SQL语句加入批处理
D.PreparedStatement的executeBatch()方法执行批处理中的SQL语句
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A.如果多条SQL语句要作为一个整体来进行批处理，需要关闭数据库连接对象的自动提交模式。
B.Statement对象的executeBatch()方法可以将SQL语句加入批处理。
C.Statement对象的addBatch()方法可以执行批处理
D.Statement对象的exitBatch()方法退出批处理
A.批处理包含一个或多个SQL语句
B.批处理使用GO作为结束标志
C.如果执行存储过程的语句是批处理中第一条语句，则不需要使用EXECUTE命令
D.批处理能够将SQL语句从一台计算机转移到另一台计算机
A.[A]HDFS作为高可靠的底层存储，用来存储海量数据
B.[B]MapReduce对这些海量数据进行批处理，实现高性能计算
C.[C]用HiveQL语句编写的处理逻辑，最终都要转化为MapReduce任务来运行
D.[D]Hive的目标是取代HBase
A、存储过程是SQLServer服务器上一组预编译的SQL语句
B、如果存储过程是批处理的第一条语句，可以省略EXECUTE命令
C、以sp_开头的系统存储过程存储在master数据库中
D、存储过程只能接受参数，不能返回输出参数
A.存储过程是一个可编程的函数，它在数据库服务器中创建并保存
B.每一次运行存储过程都需要编译
C.它由SQL语句和一些特殊的控制结构组成
D.存储过程是预编译的，因此它比批处理的执行速度快很多
A.Hive：传统 SQL 批处理引擎.用于处理 SQL 类批处理作业，使用广泛海量数据下表现稳定，但是处理速度较慢
B.SparkSQL：新型 SQL 批处理引擎.用于处理 SQL 类批处理作业，适合海量数据，处理速度高效。
C.Spark：新型批处理引擎.可以用于处理非 SQL 类，尤其是数据挖掘和机器学习类批处理作业，适合海量数据，处理速度高效。
D.MapReduce：传统批处理引擎.用于处理非 SQL 类， 尤其是数据挖掘和机器学习类批处理作业，使用广泛，海量数据下表现不稳定.但是处理建度较快
A、Spark Streaming采用的数据抽象是DStream（本质上就是一系列RDD），而Structured Streaming采用的数据抽象是DataFrame
B、Structured Streaming将Spark SQL和Spark Streaming二者的特性结合起来
C、Structured Streaming可以使用Spark SQL的DataFrame/Dataset来处理数据流，但Spark SQL只能处理静态的数据，而Structured Streaming可以处理结构化的数据流
D、Spark Streaming只能实现秒级的实时响应，而Structured Streaming由于采用了全新的设计方式，采用微批处理模型时可以实现100毫秒级别的实时响应，采用持续处理模型时可以支持毫秒级的实时响应。
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