hive sql指定cpu核数

在 Hive 中，可以使用以下方式指定 CPU 核数：

1. 通过 Hive 配置文件设置：

在 hive-site.xml 中添加以下配置：

<property>
  <name>mapreduce.map.cpu.vcores</name>
  <value>2</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.reduce.cpu.vcores</name>
  <value>2</value>
</property>

这将指定 Map 和 Reduce 任务使用的 CPU 核心数。

2. 在 Hive 查询中指定：

在执行 Hive 查询时，可以使用以下语句指定 Map 和 Reduce 任务使用的 CPU 核心数：

SET mapreduce.map.cpu.vcores=2;
SET mapreduce.reduce.cpu.vcores=2;

这将在查询期间覆盖配置文件中的设置，并将 Map 和 Reduce 任务的 CPU 核心数设置为 2。

注意：以上方法只在使用 MapReduce 引擎运行 Hive 作业时生效。如果使用其他引擎，如 Tez 或 Spark，需要查阅相应引擎的文档以获取更多信息。

相关问题

hive sql指定cpu和内存

在 Hive 中，可以通过以下方式指定执行作业时使用的 CPU 和内存资源：

1. 在 Hive 命令行中使用 SET 命令设置配置参数，例如：

SET hive.exec.dynamic.partition=true;
SET hive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;
SET mapreduce.map.memory.mb=2048;
SET mapreduce.reduce.memory.mb=4096;

2. 在 HiveQL 语句中使用 MAPREDUCE 或 TEZ 作业配置参数，例如：

INSERT OVERWRITE TABLE my_table PARTITION(dt='2019-01-01')
SELECT col1, col2, col3
FROM source_table
WHERE dt='2019-01-01'
DISTRIBUTE BY col1
SORT BY col2
CLUSTER BY col3
-- 使用 MapReduce 作业
SET mapreduce.map.memory.mb=2048;
SET mapreduce.reduce.memory.mb=4096;
SET mapreduce.job.queuename=my_queue;
-- 使用 Tez 作业
SET hive.execution.engine=tez;
SET tez.am.resource.memory.mb=2048;
SET tez.task.resource.memory.mb=4096;

注意：在设置资源参数时，需要根据实际情况选择合适的值，以避免资源浪费或作业失败。

hivesql 设置cpu

在 HiveSQL 中，你可以通过以下方式设置 CPU：

1. 设置 MapReduce 任务的 CPU 数量：可以通过在 Hive 脚本中设置以下属性来实现：

   set mapreduce.map.cpu.vcores=<number of vcores>;
   set mapreduce.reduce.cpu.vcores=<number of vcores>;

这将设置 MapReduce 任务的 Map 和 Reduce 阶段使用的 CPU 内核数。

2. 设置 YARN 容器的 CPU 数量：可以通过在 Hive 脚本中设置以下属性来实现：

   set yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores=<number of vcores>;
   set yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores=<number of vcores>;

这将设置每个 YARN 容器可以使用的最小和最大 CPU 内核数。

注意：这些设置可能会因为你的 Hadoop 集群和 YARN 配置而有所不同。你可以根据实际情况适当调整这些值。