怎么查询hive queryid和applicationid的关系

要查询Hive Query ID和Application ID之间的关系，可以通过以下步骤进行操作：

1. 在Hive CLI或Beeline中，使用"set hive.query.id"命令来获取当前Hive Query ID。

2. 打开YARN ResourceManager的Web UI，找到对应的Application ID。

3. 在YARN ResourceManager的Web UI中，选择对应的Application ID，然后查看Application的详细信息。

4. 在Application详细信息页面中，可以找到Hive Query ID。

通过这种方式，可以查询Hive Query ID和Application ID之间的关系。同时，也可以使用Hadoop命令行工具或API来实现这个功能。

相关问题

hive和sql的关系

Hive与SQL有很多相似之处，它们都是用来处理结构化数据的查询语言，支持类似于SELECT、FROM、WHERE、GROUP BY、ORDER BY等基本语句。它们都可以用来查询和管理关系型数据库中的数据。

然而，Hive和SQL之间也有一些区别。SQL是关系型数据库管理系统（RDBMS）的标准查询语言，而Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库工具，使用HQL（Hive Query Language）语言进行查询。Hive的数据存储在Hadoop分布式文件系统中，而SQL通常是存储在关系型数据库中。此外，Hive能够处理一些非结构化数据，例如日志文件等，而SQL只能处理结构化数据。

另外，Hive的查询语句会被转换为MapReduce任务在集群中执行，因此它可以处理大规模数据，而SQL一般只适用于小规模数据查询。

hive和mysql的关系

Hive和MySQL是两个不同的数据库管理系统。

Hive是一个基于Hadoop的开源数据仓库工具，主要用于大数据的存储、处理和分析。Hive使用类似SQL的HiveQL查询语言，可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统上进行处理和分析，支持大规模数据的处理和查询。

而MySQL是一个关系型数据库管理系统，主要用于小规模的数据存储和查询。MySQL支持基于SQL的查询语言，并提供了完善的事务处理和数据安全性保障。

虽然Hive和MySQL都是数据库管理系统，但它们的设计目标和应用场景都不同。Hive更适合处理大规模的数据集，而MySQL更适合处理小规模的数据集。在大数据应用场景下，Hive和MySQL可以共同使用，比如可以使用Hive将大规模数据进行预处理和分析，然后将结果存储到MySQL中。