hivesql 设置内存

在 HiveSQL 中，你可以通过以下方式设置内存：

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

   set mapreduce.map.memory.mb=<memory in MB>;
   set mapreduce.reduce.memory.mb=<memory in MB>;

这将设置 MapReduce 任务的 Map 和 Reduce 阶段使用的内存数。

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

   set yarn.scheduler.minimum-allocation-mb=<memory in MB>;
   set yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=<memory in MB>;

这将设置每个 YARN 容器可以使用的最小和最大内存数。

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。另外，还可以通过设置 `hive.tez.container.size` 属性来控制 Tez 引擎使用的容器大小，以及通过设置 `hive.exec.parallel` 属性来控制并行执行的任务数。

相关问题

hivesql设置内存

在Hive中，可以通过设置`hive.tez.container.size`参数来调整任务所使用的内存大小。默认情况下，Hive任务使用的内存为1GB，可以根据实际需要进行调整。

例如，如果要将内存大小设置为2GB，可以在Hive CLI中执行以下命令：

set hive.tez.container.size=2048;

如果要在Hive中永久设置这个参数，可以将其添加到`hive-site.xml`文件中：

<property>
  <name>hive.tez.container.size</name>
  <value>2048</value>
</property>

此外，还可以通过设置`hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size`参数来调整在执行Join操作时使用的内存大小。默认情况下，Hive会尝试使用MapReduce来执行Join操作，但是在某些情况下，使用Tez作为执行引擎可能会更有效率。可以通过将`hive.auto.convert.join`参数设置为`true`来启用自动转换功能，然后将`hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size`参数设置为所需的内存大小。

例如，将内存大小设置为2GB，可以在Hive CLI中执行以下命令：

set hive.auto.convert.join=true;
set hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=2048;

同样地，如果要在Hive中永久设置这些参数，可以将它们添加到`hive-site.xml`文件中。

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。