hive中怎么查看yarn队列的名称

你可以使用以下命令来查看Hive中YARN队列的名称：

set mapreduce.job.queuename;

这将返回当前Hive会话中使用的YARN队列名称。如果你想要更改队列名称，可以使用以下命令：

set mapreduce.job.queuename=<queue-name>;

将`<queue-name>`替换为你想要使用的队列名称。

相关问题

hive中如何设置 队列

在Hive中，队列的概念并不直接存在，因为Hive主要用于数据仓库管理和SQL查询处理，而不是用于任务调度或实时数据流处理。然而，如果你是在谈论作业调度或者使用Hadoop生态系统的其他工具（如YARN），那么你可以考虑以下几个方面：

1. **作业提交优先级（Queueing in YARN)**: 如果你在Hadoop YARN环境中工作，可以为作业设置优先级队列（queue）。在`yarn-site.xml`配置文件中，可以定义多个队列，并通过`yarn.resourcemanager.scheduler.class`设置不同的调度策略。然后，可以在提交作业时指定目标队列。

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.queue.names</name>
  <value>default, high-priority, low-priority</value>
</property>

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.policies.queue-capacity</name>
  <value>100, 20, 80</value>
</property>

在这里，`high-priority`队列可能会更快得到资源分配。

2. **Hive Tez或Spark作业**: 如果你使用Tez或Spark on Hadoop，可以通过配置作业提交脚本或配置文件来指定队列。例如，在Spark SQL中，可以用`spark.sql.shuffle.partitions`和`spark.submit.deployMode`等属性来控制作业规模和调度策略。

注意，实际操作可能需要管理员权限，并且队列管理通常是集群管理员的工作范畴。

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。