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HUE 是一个开源的 Apache Hadoop UI 系统#xff0c;早期由 Cloudera 开发#xff0c;它是基于 Python Web 框架 Django 实现#xff0c;后来贡献给开源社区。它包括 3 个部分 hue ui#xff0c;hue server#xff0c; hue db。通过使用 Hue 我们可以通过浏览…Hue的介绍
HUE 是一个开源的 Apache Hadoop UI 系统早期由 Cloudera 开发它是基于 Python Web 框架 Django 实现后来贡献给开源社区。它包括 3 个部分 hue uihue server hue db。通过使用 Hue 我们可以通过浏览器方式操纵 Hadoop 集群查看修改 hdfs 的 文件管理 hive 的元数据运行 Sqoop编写 Oozie 工作流等大量工作。
Hue 的安装依赖 hive 和 oozie首先需要安装 Hive 和 oozie。
1. 选择集群添加服务: 2. 添加服务向导: 选择“hue”服务点击“继续”: 选择依赖的 HDFS点击“继续”: 角色按照默认配置即可点击“继续”完成 hue 的安装。 Hue的使用
以上将 hue 安装在 cm1 节点上这里登陆 hue 时地址为:http://cm1:8888首次 登陆 hue 需要登陆 hue 的账号密码这里输入 user:myhuepassword:myhue。最 好这里使用 hdfs 用户。因为 hdfs 用户可以操作 hdfs 中的文件如果使用其他用户只 能在当前用户的目录下创建文件。 1. hue创建用户 点击“管理用户”可以创建用户并且可以指定权限是否在 HDFS 中创建主目录。 2. hue操作HDFS文件 可以创建新的文件也可以修改最好 HDFS 中大文件不要在 hue 中操作。hue 中
的用户默认是进入当前用户的主目录进行操作。
3. hue操作hive中的数据
登录 hue 之后点击“Query Editors”-“Hive”编写 sql 创建 Hive 表: 创建完成后点击 hive 数据库刷新可以看到刚才创建的 Hive 表: 创建表完成之后可以点击“Metastore Manager”点击刚才创建的表名可 以导入数据选择的数据可以是 HDFS 中也可以是本地中的文件数据: 上传完数据之后选择上传的数据导入到表中。
点击浏览表中的数据如下:
点击“Query Editors”在查询编辑器中执行查询 sql 语句: 之后 sql 语句之后hql 转换成 MR 作业可以点击“Job Browser”查看任务: 点击点击“Query Editors”-“Hive”-“查看结果”可以看到任务执行的结果: 4. hue添加rdbms数据库
登录 hue 之后点击“Query Editors”-“DB 查询”发现没有 rdbms 数据 库。 配置关系型数据库步骤如下: 进入 CDH找到 Hue 选项点击配置: 在配置中搜索“hue_safety_valve.ini”配置项保存更改配置如下内容:
1.[librdbms]
2.[[databases]]
3.[[[mysql]]]
4.nice_nameall mysql databases 5. enginemysql
5.host192.168.179.14
6.port3306
7.userroot
8.password123456
9.options{ init_command:SET NAMES utf8} 以上参数中nice_name 指定在 hue 中显示的连接名称。name 指定连接的 mysql 数据库名称不指定这个参数将默认显示全部的数据库。engine 指定 mysql 数据库类型。host 指定数据库地址。port 指定数据库端口号。user 指定连接用 户名。password 指定密码。options 中指定的“init_command”指定数据库 编码为 utf-8防止有中文时乱码。
以上配置完成之后重启 hue。在 hue webui 中点击“Query Editors”-“DB 查询”可以看到出现配置的 mysql 数据库。 以上就是今天分享的全部内容。 想了解更多关于大数据技术的内存扩容、缩容策略详尽解析了故障诊断与问题排查的方法论的问题可以找我15928721005
