DataWorks中Hive Reader设置yarn队列是什么？

DataWorks 中，Hive Reader 是一种数据读取插件，用于读取 Hive 表中的数据。在配置 Hive Reader 时，可以设置 YARN 队列，以控制任务在集群中的执行优先级和资源占用情况。
YARN 队列是 Hadoop 中的一种资源调度机制，可以将集群资源按照不同的队列进行划分和管理。通过设置 YARN 队列，可以控制任务在集群中的执行优先级，避免任务之间的资源竞争和影响。在 DataWorks 中，可以按照以下步骤设置 Hive Reader 的 YARN 队列：
进入 DataWorks 控制台，找到需要配置的 Hive Reader 节点。
在 Hive Reader 节点的配置页面中，找到“数据源配置”选项卡。
在“数据源配置”选项卡中，找到“YARN 队列”选项，并设置对应的 YARN 队列名称。
点击“保存”按钮，保存配置后即可生效。

在DataWorks中，Hive Reader是一种用于读取Hive表数据的数据源插件。在配置Hive Reader节点时，你可以设置"yarn队列"参数。

YARN（Yet Another Resource Negotiator）是Apache Hadoop生态系统中的一个资源管理器，用于协调和管理集群上的计算资源。它允许用户按需分配和管理集群资源，以支持并发执行多个作业。

当你在DataWorks中配置Hive Reader节点时，通过设置"yarn队列"参数，你可以指定该节点所使用的YARN队列。YARN队列定义了资源分配和调度的规则，决定了节点任务在集群中运行的优先级和资源限制。

设置合适的yarn队列对于优化数据处理和资源管理非常重要。通过合理划分和配置不同的YARN队列，可以根据业务需求和优先级来管理集群资源，并确保不同的任务能够得到合适的资源分配。

具体来说，设置yarn队列可以帮助你实现以下目标：

1. 资源隔离：通过为不同类型的任务或用户分配独立的YARN队列，避免资源竞争和干扰。这有助于提高任务的稳定性和可靠性。

2. 优先级管理：通过设置不同队列的优先级，可以确保高优先级的任务获得更多的资源和更快的响应时间。

3. 资源限制：通过设置队列级别的资源配额，可以控制每个队列可使用的CPU、内存等资源的上限，避免任务占用过多的资源。

【Hive Reader设置yarn队列】
数据源高级参数中加上这个配置项：
1.mapred.job.queue.name
2.mapreduce.job.queuename
注意：以上参数二选一，根据对应版本的选择参数，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”