Spark SQL与Hive习题及答案解析_高级后台开发

一、选择题

1. 在Spark SQL中，如何将Hive中的表转换为Spark SQL中的DataFrame？ 答案：A

A. 使用c.toPandas()方法
B. 使用coalesce()方法
C. 使用union()方法
D. 使用join()方法

2. 在Spark SQL中，如何将Hive中的数据集转换为Spark SQL中的DataFrame？ 答案：B

A. 使用r.table()方法
B. 使用c.createDataFrame()方法
C. 使用fromJson()方法
D. 使用join()方法

3. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行分组和汇总？ 答案：A

A. 使用groupBy()方法和sum()方法
B. 使用groupBy()方法和agg()方法
C. 使用c.groupBy()方法
D. 使用c.agg()方法

4. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行排序？ 答案：A

A. 使用sortBy()方法
B. 使用orderBy()方法
C. 使用c.sortBy()方法
D. 使用c.orderBy()方法

5. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行连接？ 答案：A

A. 使用join()方法
B. 使用c.join()方法
C. 使用union()方法
D. 使用leftJoin()方法

6. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行过滤？ 答案：A

A. 使用where()方法
B. 使用c.filter()方法
C. 使用select()方法
D. 使用d.filter()方法

7. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行投影？ 答案：A

A. 使用select()方法
B. 使用c.select()方法
C. 使用d.select()方法
D. 使用r.project()方法

8. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行聚合？ 答案：C

A. 使用agg()方法
B. 使用c.agg()方法
C. 使用groupBy()方法和sum()方法
D. 使用groupBy()方法和count()方法

9. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行分组和聚合？ 答案：A

A. 使用groupBy()方法和agg()方法
B. 使用c.groupBy()方法和c.agg()方法
C. 使用groupBy()方法和d.agg()方法
D. 使用c.groupBy()方法和groupBy()方法

10. 在Spark SQL中，如何对一个名为“students”的表进行分组？ 答案：A

A. SELECT \* FROM students GROUP BY gender
B. SELECT gender, COUNT(*) FROM students GROUP BY gender
C. SELECT gender, AVG(age) FROM students GROUP BY gender
D. SELECT gender, SUM(age) FROM students GROUP BY gender

11. 在Spark SQL中，如何使用UPDATE语句更新表中的数据？ 答案：A

A. UPDATE table SET column=value WHERE condition
B. UPDATE table SET column=value WHERE condition AND condition2
C. UPDATE table SET column=value WHERE condition OR condition2
D. UPDATE table SET column=value WHERE condition AND condition2 AND condition3

12. 在Spark SQL中，如何对一个名为“products”的表进行筛选？ 答案：B

A. SELECT \* FROM products WHERE category=1
B. SELECT name, price FROM products WHERE category=1
C. SELECT \* FROM products WHERE category<=1
D. SELECT name, price FROM products WHERE category>=1

13. 在Spark SQL中，如何使用子查询查找销售额最高的产品？ 答案：D

A. SELECT MAX(price) FROM products WHERE name='iPhone X'
B. SELECT name, MAX(price) FROM products WHERE category=1
C. SELECT MAX(price) FROM products WHERE category=1
D. SELECT name, price FROM products WHERE price=MAX(price)

14. 在Spark SQL中，如何使用聚合函数计算每个城市的平均气温？ 答案：A

A. SELECT city, AVG(temperature) FROM weather GROUP BY city
B. SELECT city, SUM(temperature) FROM weather GROUP BY city
C. SELECT city, MIN(temperature) FROM weather GROUP BY city
D. SELECT city, MAX(temperature) FROM weather GROUP BY city

15. 在Spark SQL中，如何使用JOIN语句连接两个表？ 答案：A

A. JOIN table1 ON table2.id=table1.id
B. JOIN table1 INNER JOIN table2 ON table1.id=table2.id
C. JOIN table1 OUTER JOIN table2 ON table1.id=table2.id
D. JOIN table1 LEFT JOIN table2 ON table1.id=table2.id

16. 在Spark SQL中，如何将Hive中的表映射为Spark DataFrame？ 答案：D

A. useDataFrame()
B. useTable()
C. mapPartitions()
D. createDataFrame()

17. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行分组和汇总？ 答案：A、B

A. groupBy()
B. aggregate()
C. join()
D. cogroup()

18. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行连接？ 答案：D

A. union()
B. leftOuterJoin()
C. rightOuterJoin()
D. innerJoin()

19. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行筛选？ 答案：A

A. filter()
B. select()
C. distinct()
D. sample()

20. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行排序？ 答案：A

A. orderBy()
B. sortBy()
C. rank()
D. dense_rank()

21. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行分组和聚合？ 答案：A、C

A. groupBy().agg()
B. groupBy().count()
C. groupBy().sum()
D. groupBy().join()

22. 在Spark SQL中，如何将Hive中的表投影为指定列？ 答案：B

A. select()
B. project()
C. repartition()
D. rename()

23. 在Spark SQL中，如何将Hive中的表转换为不同数据类型？ 答案：A

A. toPandas()
B. toList()
C. toArray()
D. toJSON()

24. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行分组和聚合，同时保留原始数据？ 答案：A

A. groupBy().agg(preserve_original=true)
B. groupBy().agg()
C. groupBy().select()
D. groupBy().join()

25. 在Spark SQL中，如何对Hive中的数据进行聚合，同时考虑缺失值？ 答案：B

A. count()
B. sum()
C. avg()
D. min()

二、问答题

1. 如何在Spark SQL中使用Hive？

2. 如何使用Spark SQL对Hive数据进行分组和汇总？

3. 如何在Spark SQL中对Hive表进行更新？

4. 如何在Spark SQL中删除Hive表中的数据？

5. 如何在Spark SQL中对Hive表进行过滤？

6. 如何在Spark SQL中对Hive表进行排序？

7. 如何在Spark SQL中对Hive表进行分组和聚合？

8. 如何使用Spark SQL对Hive表进行连接？

9. 如何在Spark SQL中对Hive表进行转换？

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参考答案

选择题：

1. A 2. B 3. A 4. A 5. A 6. A 7. A 8. C 9. A 10. A
11. A 12. B 13. D 14. A 15. A 16. D 17. A、B 18. D 19. A 20. A
21. A、C 22. B 23. A 24. A 25. B

问答题：

1. 如何在Spark SQL中使用Hive？

通过连接（join）或转换（transform）的方式将Hive数据引入到Spark SQL中。
思路 ：连接是将Hive中的数据作为Spark DataFrame的子集，而转换则是将Hive数据转换为Spark DataFrame，以便在Spark SQL中直接进行计算和分析。

2. 如何使用Spark SQL对Hive数据进行分组和汇总？

可以使用groupByKey()、groupBy()、agg()等函数进行分组和汇总操作。
思路 ：先对数据进行分组，然后使用聚合函数对每个分组的是一项进行汇总。

3. 如何在Spark SQL中对Hive表进行更新？

可以使用update()函数进行更新操作。
思路 ：update()函数会将Hive表中的数据更新为最新的数据源。

4. 如何在Spark SQL中删除Hive表中的数据？

可以使用delete()函数进行删除操作。
思路 ：delete()函数会将Hive表中的数据删除，但不会影响原始数据。

5. 如何在Spark SQL中对Hive表进行过滤？

可以使用filter()函数进行过滤操作。
思路 ：通过传入筛选条件，筛选出符合条件的数据。

6. 如何在Spark SQL中对Hive表进行排序？

可以使用orderBy()函数进行排序操作。
思路 ：根据指定的列进行升序或降序排序。

7. 如何在Spark SQL中对Hive表进行分组和聚合？

可以使用groupByKey()、groupBy()、agg()等函数进行分组和聚合操作。
思路 ：先对数据进行分组，然后使用聚合函数对每个分组的的一项进行聚合。

8. 如何使用Spark SQL对Hive表进行连接？

可以使用join()函数进行连接操作。
思路 ：连接两个表的字段，形成一个更大的数据集。

9. 如何在Spark SQL中对Hive表进行转换？

可以使用转换（transform）的方式将Hive数据转换为Spark DataFrame。
思路 ：将Hive数据转换为Spark DataFrame，以便在Spark SQL中直接进行计算和分析。