支持的解释器¶

`%hive`¶

在默认配置下，Hive解释器会使用default队列资源进行数据查询和处理，任务运行不可控且资源无法管理。若需运行资源占用较高的数据查询和处理任务，需申请批数据处理-大数据队列资源，并在notebook中配置申请的队列资源名称。详细步骤如下：

通过 EnOS管理门户 > 资源管理 > 企业数据平台（或使用Zeppelin页面链接），申请 批数据处理-大数据队列 资源。
申请的资源分配成功后，在资源列表的 队列名称 列中，查看大数据队列名称。
打开Zeppelin notebook，切换到%hive解释器，输入并执行以下代码：
```
set mapreduce.job.queue.name={队列名称}
```
查看执行结果。

以下代码块提供的示例介绍了如何使用SQL查询原始数据表。

%hive
select * from bank limit 10;

单击 run_note 运行代码段落，你将得到类似于以下所示的结果。

以下代码块提供了markdown的示例：

%md
# hello world
- **hello world**

单击 run_note 运行代码段落，你将得到类似于以下所示的结果。

以下代码块提供的示例介绍了python的基本操作，即如何使用python标记两个坐标点。

%python
import matplotlib.pyplot as plt
z.configure_mpl(width=400, height=300, fmt='svg')
plt.plot([1,2,3,4], [1,4,9,16], 'ro')

单击 run_note 运行代码段落，你将得到类似于以下所示的结果。

以下代码块提供的示例介绍了shell的基本操作。

%sh
whoami
hadoop fs -ls /user

单击 run_note 运行代码段落，你将得到类似于以下所示的结果。