1、判断题：
Hive中删除管理表不会删除表所指向的数据数据文件
选项：
A:对
B:错
答案:【错】

2、判断题：
Hive会在数据读取时进行数据类型验证
选项：
A:对
B:错
答案:【对】

3、库数判断题：
Hive在strict(严格)模式下查询分区表时，据挖掘答WHERE子句必须要加上分区过滤。
选项：
A:对
B:错
答案:【对】

4、多选题：
下列语句可以显示数据库test中的表名的包括()
选项：
A:SHOWtest.TABLES;
B:SHOWTABLESINtest;
C:USEtest;SHOWTABLES;
答案:【SHOWTABLESINtest;;
USEtest;SHOWTABLES;】

5、判断题：
Hive可以向视图(VIEW)中导入数据。
选项：
A:对
B:错
答案:【错】

6、单选题：
若分区表test包含的分区字段为(a,b),如何查看分区a=1下的所有分区()
选项：
A:SELECTPARTITIONSFROMtestPARTITION(a=1);
B:SELECTbFROMtestWHEREa=1;
C:SHOWPARTITIONStestPARTITION(a=1);
答案:【SHOWPARTITIONStestPARTITION(a=1);】

7、多选题：
以下命令可以查询date_records中约会成功匹配(match=1)次数的是()
选项：
A:SELECTmatchFROMdate_recordsWHEREmatch=1;
B:SELECTsum(id)FROMdate_recordsWHEREmatch=1;
C:SELECTcount(*)FROMdate_recordsWHEREmatch=1;
D:SELECTsum(match)FROMdate_records;
答案:【SELECTcount(*)FROMdate_recordsWHEREmatch=1;;
SELECTsum(match)FROMdate_records;】

8、判断题：
Hive使用右外连接(RIGHTOUTERJOIN)来连接两张表进行查询时，JOIN操作符右边的表如果没有符合ON后面连接条件的记录时，右边表指定选择的列的值将不会显示。
选项：
A:错
B:对
答案:【对】

9、判断题：
Hive中使用ORDERBY关键字进行的排序是全局有序的。
选项：
A:错
B:对
答案:【对】

10、判断题：
UNIONALL既可以合并多个表，也可以用于同一源表的合并。
选项：
A:对
B:错
答案:【对】

智慧树数据库与数据挖掘

智慧树数据库是智慧树教育公司使用的一种数据库技术。它采用分布式数据库架构，支持数据分片，能够为用户提供高性能的数据读写能力。智慧树数据库还支持大数据分析，可以方便地进行数据挖掘，并为用户提供更加精准的数据分析服务。

智慧树数据库的特点

智慧树数据库有以下几个特点：

• 分布式数据库：智慧树数据库采用分布式数据库架构，可以将数据分成多个片段，存储在不同的服务器上。这种架构可以提高数据库的读写效率，提供更加稳定的服务。
• 高性能：智慧树数据库可以支持高并发、高吞吐量的数据读写。它采用了多种优化技术，包括缓存、索引等，来提高数据读写效率。
• 可扩展性：智慧树数据库可以随着数据量的增加而自动扩展。它支持对数据进行水平分片，可以在多个服务器上同时运行，提高了数据库的可扩展性。

智慧树数据库的应用

智慧树数据库广泛应用于智慧树教育的各项服务中，包括在线教育、在线考试、在线作业等。它可以提供高效、稳定的数据服务，为用户提供更好的在线学习体验。

数据挖掘

数据挖掘是一种从大量数据中自动提取有用信息的过程。它包括数据预处理、特征提取、模型建立等过程，可以帮助用户从大数据中发现规律、预测趋势、优化决策。

数据挖掘的过程

数据挖掘包括以下几个过程：

1. 数据收集：从数据库、文件、网络等途径收集数据。
2. 数据预处理：对数据进行清洗、去噪、缺失值处理等。
3. 特征提取：从数据中提取有用的特征，用于建立数据模型。
4. 模型建立：根据提取的特征建立数据模型，可以使用机器学习算法、回归分析等方法。
5. 模型评估：对建立的模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等。
6. 模型优化：根据评估结果对模型进行优化。
7. 模型应用：将优化后的模型应用于实际场景，得出有用的结果。

数据挖掘的应用

数据挖掘广泛应用于不同领域，包括金融、医疗、电商等。以下是一些数据挖掘的应用实例：

• 金融：数据挖掘可以帮助银行进行信用评估、风险控制、营销策略等方面。
• 医疗：数据挖掘可以帮助医院进行疾病预测、临床决策、药物研发等方面。
• 电商：数据挖掘可以帮助电商企业进行用户画像、商品推荐、销售预测等方面。

智慧树数据库与数据挖掘的结合

智慧树数据库与数据挖掘的结合可以为用户提供更多的服务。智慧树数据库可以提供高性能、可扩展的数据存储服务，为数据挖掘提供有力的支持。数据挖掘可以帮助智慧树教育公司从海量的学生、课程数据中发现规律，优化教学策略、提升教学质量。

智慧树数据库的应用实例

智慧树数据库可以应用于以下几个领域：

• 学生学习数据分析：智慧树数据库可以存储学生的学习数据，包括课程进度、答题情况等。数据挖掘可以帮助智慧树教育公司发现学生学习的规律，优化教学策略、提高学习效果。
• 课程评估：智慧树数据库可以存储课程的评估数据，包括学生评价、老师评价等。数据挖掘可以帮助智慧树教育公司发现课程的优缺点，优化教学内容、提高课程质量。
• 教学资源管理：智慧树数据库可以存储教学资源的数据，包括视频、课件、作业等。数据挖掘可以帮助智慧树教育公司管理教学资源，优化资源分配、提高资源利用率。

总结

智慧树数据库与数据挖掘的结合可以为用户提供更加精准的数据分析服务。智慧树数据库的高性能、可扩展性为数据挖掘提供了有力的支持，而数据挖掘可以帮助智慧树教育公司优化教学策略、提高教学质量。随着大数据时代的到来，智慧树数据库与数据挖掘的应用将会越来越广泛。