hive on spark 任务的状态一直是running,并且占用的内存资源也不能够释放

### 回答1：
可能是因为任务出现了一些问题，导致无法正常结束。建议检查任务的日志，查看是否有异常信息。同时，也可以尝试手动停止该任务，释放占用的内存资源。如果问题仍然存在，可以考虑重新启动Hive on Spark服务，或者联系相关技术支持人员进行排查。

### 回答2：
Hive on Spark 是将Hive 使用 Spark 作为执行引擎的一种方式。如果 Hive on Spark 任务的状态一直是 running，并且占用的内存资源无法释放，可能有以下几个原因：

1. 数据量过大：如果任务处理的数据量过大，可能会导致 Spark 作业无法及时完成，从而导致任务一直处于 running 状态。可以考虑增加集群的计算资源或者对数据进行分区，以提高任务的执行效率。

2. 资源配置不合理：Spark 作业需要合适的资源配置才能高效执行。如果分配的资源不足，可能导致任务长时间处于 running 状态。可以检查集群的配置参数，例如 executor 内存、executor 数量等是否合理，可以适当增加资源分配来提升任务执行的速度。

3. 网络或存储问题：如果集群的网络或存储出现问题，可能导致任务执行缓慢或者无法正常完成。可以检查集群的网络连接是否正常、存储是否故障，并进行相应的修复或调整。

4. 可能存在死锁：如果任务中存在死锁情况，可能会导致任务无法继续执行，从而一直处于 running 状态。可以检查任务中的逻辑是否存在死锁情况，并尝试优化任务的执行计划，以避免死锁的发生。

以上是可能导致 Hive on Spark 任务一直处于 running 状态且无法释放内存资源的几个常见原因。根据具体的情况，可以采取相应的调整和优化措施来解决问题。

### 回答3：
Hive on Spark是将Hive与Spark进行整合的一种方式，通过这种方式，可以执行Hive的SQL查询，并利用Spark的计算能力加速查询的执行。然而，在使用Hive on Spark时，有时可能会遇到任务状态一直为running，并且无法释放占用的内存资源的情况。

导致此问题的可能原因有以下几个方面：

1. 数据量过大：如果要处理的数据量很大，可能会导致任务运行时间变长，同时占用的内存资源也无法及时释放。此时，可以通过增加集群的内存资源来改善这个问题。

2. 并发查询过多：如果同时有多个查询在运行，并且资源配置不合理，可能会导致内存资源被不当分配，从而造成任务无法及时释放。可以通过调整资源配置，限制并发任务的数量来解决这个问题。

3. 配置参数不合理：Hive on Spark有一些相关的配置参数，如内存分配、执行模式等，如果配置不合理，可能会导致任务状态一直为running，并且无法释放资源。可以通过重新设置这些配置参数来解决这个问题。

4. Spark版本不兼容：Hive on Spark依赖于Spark的版本，如果版本不兼容，可能会导致任务无法正常执行。可以尝试升级或降级Spark的版本来解决这个问题。

总之，当使用Hive on Spark时，任务状态一直为running并且无法释放资源，可能是由于数据量过大、并发查询过多、配置参数不合理或Spark版本不兼容等原因导致的。根据具体情况，适当调整资源配置、重新设置相关参数或升级/降级Spark版本，可以帮助解决这个问题。