Hive执行过程中如何在不终止运行作业的前提下调整任务优先级？

Hive作业本身不直接管控运行时资源分配，优先级调度由底层资源调度器（绝大多数生产集群为YARN）和计算引擎共同实现，不终止运行中作业调整优先级完全可行，具体操作按集群调度类型区分：

• 若集群使用Capacity Scheduler（容量调度器，生产环境最常用）
  1. 先执行yarn application -appStates RUNNING -list获取两个作业对应的YARN Application ID
  2. 调高紧急作业优先级：执行yarn application -updatePriority <高优数值，建议设为5-10，默认优先级为0，数值越高优先级越高> -applicationId <紧急作业ID>
  3. 可选调低长耗时作业优先级：执行yarn application -updatePriority -1 -applicationId <长作业ID>
  4. 若集群配置了独立高优资源队列，可直接将紧急作业迁移至高优队列：yarn application -moveToQueue <高优队列名> -applicationId <紧急作业ID>
     调度器触发资源抢占时不会终止长作业，仅临时收回部分Container资源分配给高优作业，紧急作业运行完成后，资源会自动归还长作业继续执行，中间计算进度不会丢失。
• 若集群使用Fair Scheduler（公平调度器）
  操作命令和容量调度器一致，通过yarn application -updatePriority调整两个作业的权重值即可，调度器会自动按新的权重比例重新分配集群资源，全程无作业中断。
• 若集群使用FIFO Scheduler（单队列先进先出调度，极少用于生产环境）
  该调度模式不支持运行中作业动态调整优先级，建议后续提交作业时提前划分资源队列，避免大作业独占单队列资源阻塞紧急任务。

注意事项：

• 上述调整操作需要对应队列的管理权限，普通用户可联系集群运维执行，操作全程不会终止任何运行中作业
• 若Hive作业运行在Spark、Tez引擎上，YARN层面的优先级调整会自动生效，无需额外在引擎层做配置
• 资源抢占仅会回收空闲或可释放的计算资源，不会删除长作业已写入HDFS的中间临时结果，不存在进度丢失问题

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Memphis Meng