数据科学研发平台自带的数据实时分析引擎查询效率和hive差不多。（)

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.Hive元数据存储独立于数据存储之外，从而解耦合元数据和数据，灵活性高，二传统数据仓库数据应用单一，灵活性低

B.Hive基于HDFS存储，理论上存储可以无限扩容，而传统数据仓库存储量有上限

C.由于Hive的数据存储在HDFS上，所以可以保证数据的高容错，高可靠

D.由于Hive基于大数据平台，所以查询效率比传统数据仓库快

A.Hive

B.Postgre

C.SPSS

D.Spark

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.HDFS

B.Kafka

C.Hive

D.HBase

A.hive的元数据可以存储在mysql中

B.hive的数据存储在hdfs上能够利用分布式存储的优势

C.hive支持随机查询

D.hive能够使用类SQL语言完成一定的数据分析需求