hive --hiveconf mapreduce.job.queuename

`hive --hiveconf mapreduce.job.queuename` 是一个在使用 Hive 时设置特定配置参数的命令。在这个例子中，通过 `--hiveconf` 参数，我们为 Hive 配置了一个属性 `mapreduce.job.queuename`，该属性用于指定 MapReduce 作业应该提交到的 Hadoop 队列名称。这是 Hive 和 Hadoop 集成时，控制资源分配和作业调度的一种方式。

在实际使用中，你可以在启动 Hive 会话之前，或者在执行具体的 Hive 查询之前，设置这个配置参数，以确保作业能够正确地提交到相应的 Hadoop 队列。这对于在多租户环境中运行作业尤其重要，因为它可以避免作业之间的资源争抢问题。

例如，如果你想让 Hive 把作业提交到名为 `high_priority_queue` 的队列，你可以使用以下命令：

hive --hiveconf mapreduce.job.queuename=high_priority_queue

这条命令会启动 Hive，并设置 MapReduce 作业队列的名称为 `high_priority_queue`。

相关问题

Execution Error, return code -1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask

引用\[1\]中的错误信息表明在处理语句时出现了错误，具体是由于GC（垃圾回收）超过了限制。这可能是由于内存不足或者程序中存在内存泄漏导致的。要解决这个问题，可以尝试增加内存限制或者优化程序以减少内存使用。

引用\[2\]中提到了一些可能的解决方法。首先，可以尝试使用大的队列来处理作业，通过设置`mapreduce.job.queuename=hive`来指定队列。其次，可以尝试增加reduce任务的数量，通过设置`mapred.reduce.tasks=300`来增加reduce任务的并行度。最后，可以尝试启用优化选项`hive.optimize.skewjoin`来处理数据倾斜的情况。

综上所述，要解决"Execution Error, return code -1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask"的问题，可以尝试增加内存限制、优化程序以减少内存使用，并且使用大的队列、增加reduce任务数量以及启用数据倾斜优化选项。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [[hive]return code -101 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.MapRedTask. GC overhead limit exceeded](https://blog.csdn.net/qq_35896718/article/details/127783938)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

hive -e 资源参数

### 回答1：
Hive是一种基于Hadoop的数据仓库工具，可以利用Hive语言进行数据查询和分析。而"-e"选项是Hive命令行工具中的一个参数，用于指定需要执行的Hive查询语句。

通过使用"hive -e"命令，我们可以在命令行中直接执行Hive查询语句，而不需要进入Hive Shell环境。这个参数通常与其他参数一起使用，以提供执行查询所需的资源信息。

可以通过在"hive -e"后面跟着一条Hive查询语句来执行特定的查询。例如，我们可以使用以下命令执行查询：

hive -e "SELECT * FROM my_table;"

在这个例子中，我们使用了-hive -e参数，并将查询语句"SELECT * FROM my_table;"作为参数传递给它。这样，Hive命令行工具将执行这个查询，并将结果显示在命令行中。

此外，"-e"参数还可以与其他参数一起使用，以提供执行查询所需的其他资源信息。例如，可以使用以下命令指定执行查询所需的资源队列：

hive -e "SELECT * FROM my_table;" -hiveconf mapred.job.queue.name=my_queue

在这个例子中，我们使用"-hiveconf"参数指定了一个名为"mapred.job.queue.name"的Hive配置参数，并将其值设置为"my_queue"。这将告诉Hive在执行查询时使用指定的资源队列。

总结来说，"-e"选项是Hive命令行工具中的一个参数，用于在命令行中执行Hive查询语句。它可以与其他参数一起使用，以指定执行查询所需的资源信息。

### 回答2：
在Hive中，-e资源参数用于指定一个包含Hive查询的文件，并在Hive的命令行模式下执行这个查询。这个参数通常与-hiveconf参数一起使用。

使用-hiveconf参数可以设置Hive配置参数，例如设置Hive的数据仓库位置、Hive的日志级别、Hive执行引擎等。而使用-e参数可以直接传递一条Hive查询语句，这条查询语句可以是一个在文件中定义的查询语句。当在命令行输入"hive -e [查询语句文件路径]"时，Hive会读取该文件中的查询语句，并将其作为Hive的输入，执行相应的查询。

使用-e参数的好处是可以批量执行多个查询语句，而不需要每次都手动输入查询语句，提高了工作效率。另外，使用-e参数还可以将Hive查询与其他Shell命令结合起来，实现一些复杂的任务。

然而，使用-e参数也存在一些限制。首先，输入的查询语句必须放在一个文件中，并且该文件的路径必须正确指定。其次，查询语句文件中的查询语句必须是经过验证的，不会出现语法错误，否则整个执行过程可能会被中断。最后，由于-e参数是执行一次性的查询，因此它适合于一些简单、独立的查询任务，而对于复杂的查询任务，建议使用Hive的交互模式进行逐条输入和调试。

### 回答3：
在Hive中，可以使用“-e”选项来指定Hive查询语句的执行方式和资源参数。该选项后面可以跟随一个包含Hive查询语句的字符串，并且可以在字符串中设置一些资源参数。

资源参数在Hive中用于控制查询任务的资源分配，如CPU核数、内存大小等。通过设置资源参数，可以优化查询的执行性能，提高查询的效率。

常用的资源参数包括以下几个：

1. hive.server2.tez.default.queues：用于指定查询任务所使用的队列。可以根据不同的业务需求将查询任务分配到不同的队列中，以实现资源隔离和优先级控制。

2. tez.queue.name：指定任务运行时使用的队列名称。可以根据不同的场景和需求将任务分配到不同的队列中，以实现资源分配的灵活控制。

3. mapreduce.job.queuename：用于指定MapReduce作业运行时使用的队列。类似于前面的队列参数设置，可以将作业分配到不同的队列中以实现资源隔离。

4. hive.map.aggr：用于指定Map阶段是否使用聚合操作。当设置为true时，会在Map阶段进行聚合操作，可以减少数据量，提高执行效率。

5. hive.optimize.skewjoin：用于指定是否启用倾斜连接优化。当设置为true时，Hive会自动检测倾斜连接点，并对其进行优化，减少倾斜连接对整体性能的影响。

通过在Hive命令行中使用“-e”选项，可以方便地指定资源参数并执行Hive查询语句，以便更好地控制查询任务的执行方式和资源分配，提高查询性能和效率。