Hive指定队列执行
Apache Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，提供了数据的提取、转换和加载（ETL）服务。它使用类似于SQL的查询语言——HiveQL，将查询转化为一系列的MapReduce作业来执行。在一个大规模的集群中运行Hive查询时，为了提高查询的性能和资源的利用率，我们可以使用Hive的队列管理功能来对查询进行调度和隔离。
什么是队列
在Hadoop集群中，队列是一种资源管理机制，它可以被用来隔离不同用户或应用程序的计算任务，以确保不同任务之间的资源不会相互干扰。队列可以为不同的任务分配不同的资源配额，例如CPU、内存和磁盘等，以实现更好的任务调度和资源管理。
Hive队列管理
Hive的队列管理基于Hadoop的容量调度器（Capacity Scheduler），它允许用户将集群的资源划分为多个队列，并为每个队列分配一定的资源配额。队列可以嵌套，形成层次结构，可以通过设置父队列的资源配额来控制子队列的资源使用。
配置队列
要配置Hive队列管理，需要编辑hive-site.xml文件，并增加以下配置项：
<property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>tez</value>
</property>
<property>
<name>tez.queue.name</name>
<value>my_queue</value>
</property>
上述配置中，hive.execution.engine指定了Hive的执行引擎为Tez，tez.queue.name指定了Tez作业所使用的队列名称为my_queue。
队列关系图
下面是一个示例的队列关系图，展示了一个包含多层队列的层次结构：
erDiagram
USER as "User Queue" {
ROOT as "Root Queue"
DEV as "Development Queue"
TEST as "Testing Queue"
}
ROOT -- DEV
ROOT -- TEST
上述队列关系图中，USER是最高级的用户队列，下面是ROOT队列，然后分别是DEV和TEST队列。
队列资源配额
为了控制队列的资源使用，可以为每个队列分配一定的资源配额。资源配额通常是基于百分比或绝对值进行配置。示例配置如下：
<property>
<name>tez.queue.my_queue.capacity</name>
<value>80%</value>
</property>
<property>
<name>tez.queue.my_queue.maximum-capacity</name>
<value>90%</value>
</property>
<property>
<name>tez.queue.my_queue.maximum-allocation-mb</name>
<value>4096</value>
</property>
上述配置中，tez.queue.my_queue.capacity指定了队列my_queue的资源配额为80%，tez.queue.my_queue.maximum-capacity指定了队列的最大资源配额为90%，tez.queue.my_queue.maximum-allocation-mb指定了队列的最大可用内存为4GB。
Hive指定队列执行
要在Hive中指定队列执行，可以使用以下方式：
通过SET命令
可以在Hive中使用SET命令来设置队列属性，例如：
SET tez.queue.name=my_queue;
上述命令将当前会话的队列设置为my_queue。
在查询中指定队列
还可以在具体的查询语句中指定队列，例如：
SELECT * FROM my_table
WHERE col = 'value'
SET tez.queue.name=my_queue;
上述查询将使用my_queue队列来执行。
序列图
下面是一个示例的序列图，展示了Hive中指定队列执行的过程：
sequenceDiagram
participant User
participant Hive
User ->> Hive: SET tez.queue.name=my_queue
Hive -->> User: OK
User ->> Hive: SELECT * FROM my_table
Hive ->> Hive: Execute query on my_queue
