hivesql 中如何配置spark.executor.cores

在HiveSQL中配置spark.executor.cores，需要先修改相关的配置文件。首先，需要在hive-site.xml文件中设置spark.master为yarn-client或yarn-cluster，具体设置根据实际情况进行选择。然后，需要在hive-site.xml文件中添加以下配置信息：

hive.execution.engine=spark

hive.spark.executor.memory=10g

hive.spark.dependency.jars=/path/to/jars/

hive.spark.dynamic.partition.mode=nonstrict

hive.spark.executor.cores=8

以上配置中，hive.execution.engine设置为spark，表示使用Spark执行引擎；hive.spark.executor.memory设置为10g，表示每个executor可以使用的内存为10G；hive.spark.dependency.jars指定需要加载的外部jar包；hive.spark.dynamic.partition.mode设置为nonstrict，表示分区列不存在时不抛出异常；hive.spark.executor.cores设置为8，表示每个executor使用8个cpu核心。

此外，还需要设置Hadoop的yarn-site.xml文件和Spark的spark-defaults.conf文件，具体设置详见相关文档。总之，在配置HiveSQL的spark.executor.cores时，需要考虑到Spark集群的硬件配置，以及任务需要的资源和性能需求。