impala on yarn 如何制定yarn 的队列

Impala on YARN是一种将Impala查询引擎与YARN资源管理器结合使用的方式，可以实现在Hadoop集群上运行Impala查询。在Impala on YARN中，可以通过配置YARN队列来管理和分配资源。

要制定YARN队列，可以按照以下步骤进行操作：

1. 配置YARN队列：在YARN的配置文件中（通常是yarn-site.xml），可以定义多个队列，并为每个队列指定资源限制和调度策略。可以设置队列的最大资源限制、最小资源限制、最大容量等参数。

2. 分配Impala服务到队列：在Impala的配置文件中（通常是impala-conf.xml），可以指定Impala服务所使用的YARN队列。通过设置`yarn_pool`属性，将Impala服务分配到特定的队列中。

3. 重启Impala服务：在修改完YARN队列和Impala配置后，需要重启Impala服务使配置生效。

通过以上步骤，你可以制定YARN队列来管理Impala查询所使用的资源。

相关问题

impala java api 操作_Cloudera Manager API操作Yarn/Impala队列资源

可以使用Cloudera Manager API来操作Yarn/Impala队列资源，具体步骤如下：

1. 首先，需要使用Cloudera Manager API的Java客户端来连接到Cloudera Manager。可以使用Cloudera Manager API的Java客户端库来实现这一步骤。

2. 接下来，可以使用Cloudera Manager API来获取Yarn/Impala队列资源的详细信息。可以使用以下API来获取Yarn队列的详细信息：

/api/v19/clusters/{clusterName}/services/{serviceName}/yarn/roles

可以使用以下API来获取Impala队列的详细信息：

/api/v19/clusters/{clusterName}/services/{serviceName}/impala/roles

3. 可以使用Cloudera Manager API来修改Yarn/Impala队列资源的配置。可以使用以下API来修改Yarn队列的配置：

/api/v19/clusters/{clusterName}/services/{serviceName}/yarn/roles/{roleName}/config

可以使用以下API来修改Impala队列的配置：

/api/v19/clusters/{clusterName}/services/{serviceName}/impala/roles/{roleName}/config

4. 最后，可以使用Cloudera Manager API来重新启动Yarn/Impala队列资源。可以使用以下API来重新启动Yarn队列：

/api/v19/clusters/{clusterName}/services/{serviceName}/yarn/roles/{roleName}/commands/restart

可以使用以下API来重新启动Impala队列：

/api/v19/clusters/{clusterName}/services/{serviceName}/impala/roles/{roleName}/commands/restart

CDH集群的yarn、hdfs、hive、impala运维

CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）是一种开源的分布式计算框架，它包含了Hadoop、Yarn、HDFS等组件，同时还提供了Hive、Impala等工具，可以方便地进行大数据处理和分析。

在CDH集群中，Yarn、HDFS、Hive、Impala是四个核心组件，运维这些组件需要掌握以下几个方面：

1. Yarn运维

Yarn是CDH中的资源管理器，它负责管理集群中的资源，并将这些资源分配给运行在集群上的各个应用程序。Yarn的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Yarn的配置文件、资源管理器的配置、容器管理器的配置等。

（2）集群监控：需要监控Yarn的运行状态、资源使用情况、队列状态等。

（3）任务调度：需要管理Yarn中的作业和任务，包括调度作业、监控任务执行、处理任务失败等。

2. HDFS运维

HDFS是CDH中的分布式文件系统，它负责存储集群中的数据，并提供高可用、高性能的数据访问服务。HDFS的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括HDFS的配置文件、NameNode的配置、DataNode的配置等。

（2）集群监控：需要监控HDFS的运行状态、数据存储情况、数据访问情况等。

（3）数据管理：需要管理HDFS中的数据，包括上传、下载、删除、修改等操作。

3. Hive运维

Hive是CDH中的数据仓库工具，它可以将结构化数据映射到Hadoop中的HDFS和MapReduce上进行查询和分析。Hive的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Hive的配置文件、元数据存储配置、查询引擎配置等。

（2）查询优化：需要对Hive中的查询语句进行优化，以提高查询性能。

（3）数据管理：需要管理Hive中的数据，包括创建表、导入数据、备份数据等。

4. Impala运维

Impala是CDH中的实时查询工具，它可以在Hadoop中实现快速查询和分析。Impala的运维涉及到以下几个方面：

（1）配置管理：包括Impala的配置文件、元数据存储配置、查询引擎配置等。

（2）查询优化：需要对Impala中的查询语句进行优化，以提高查询性能。

（3）数据管理：需要管理Impala中的数据，包括创建表、导入数据、备份数据等。

总之，CDH集群的运维需要从多个方面进行管理和监控，只有全面掌握各个组件的运维方法，才能保证集群的稳定性和高可用性。