hive on spark搭建好后，任务提交会有问题，因为通过hive会话提交的任务一直存在且不会结束（除非关掉这个hive会话），根本原因是这些任务提交到了Yarn的同一个队列中，前面的任务没有执行完毕后面的任务不会执行，所以解决办法是增加一个Yarn队列，指定任务提交的队列，这样就不会出现任务的阻塞。目录一、情景复现二、原因三、Yarn队列配置—增加队列1. 情景复现：搭建好hive on s
# 在CDH中配置YARN队列设置的指南
在Apache Hadoop中，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为资源管理器，能够有效管理和分配计算资源。特定的YARN队列设置可以帮助您按照需求调度资源。本文将指导您如何在CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）中配置YARN队列。
## 整体流程
以下是配置YARN队列的
# CDHYARN设置队列容量
YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中用于资源调度和管理的核心组件之一。它允许多个应用程序共享群集的资源，并提供了一种灵活的方式来管理和分配这些资源。在YARN中，资源可以通过配置队列的容量来分配给不同的应用程序。本文将介绍如何使用CDH（Cloudera Distribution in
# CDH配置YARN队列
在大数据处理领域，YARN（Yet Another Resource Negotiator）作为Apache Hadoop的一个重要组件，负责集群资源的管理与调度。使用CDH（Cloudera Distribution for Hadoop）时，合理配置YARN队列可以有效地优化资源利用，提升程序的运行效率。本文将为您介绍如何在CDH中配置YARN队列，并附带代码示例
CM提供了众多的资源KPI指标，以及丰富的可视化的资源分配、运维和监控界面。运维人员能在单一管理界面配置、监控和导出实时的系统集群资源状态、管理规则以及分用户、任务的使用状况。 CDH 以及 CM 能同时满足动态以及静态的资源管理。 动态资源池可以提供基于 YARN 的动态资源隔离能力，静态资源池可以提供基于 Linux 容器技术的静态资源隔离能力。动态资源池Yarn默认有三种调度器——FIFO、
