大家好，我是来自内蒙古的小哥，我现在在北京学习大数据，我想把学到的东西分享给大家，想和大家一起学习

hue框架介绍和安装部署

hue全称：HUE=Hadoop User Experience

他是cloudera公司提供的一个web框架，和其他大数据框架整合，提供可视化界面

hue的架构
1.hue UI：hue提供一个可视化的web界面
2.hue server：hue的服务器，对外提供一个web的访问
3.hue db：存储整合框架的信息

1、Hue的介绍

HUE=Hadoop User Experience

Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统，由Cloudera Desktop演化而来，最后Cloudera公司将其贡献给Apache基金会的Hadoop社区，它是基于Python Web框架Django实现的。

通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据，运行MapReduce Job，执行Hive的SQL语句，浏览HBase数据库等等。

HUE链接

Hue的架构

核心功能

SQL编辑器，支持Hive, Impala, MySQL, Oracle, PostgreSQL, SparkSQL, Solr SQL, Phoenix…
搜索引擎Solr的各种图表
Spark和Hadoop的友好界面支持
支持调度系统Apache Oozie，可进行workflow的编辑、查看

HUE提供的这些功能相比Hadoop生态各组件提供的界面更加友好，但是一些需要debug的场景可能还是需要使用原生系统才能更加深入的找到错误的原因。

HUE中查看Oozie workflow时，也可以很方便的看到整个workflow的DAG图，不过在最新版本中已经将DAG图去掉了，只能看到workflow中的action列表和他们之间的跳转关系，想要看DAG图的仍然可以使用oozie原生的界面系统查看。

1，访问HDFS和文件浏览

2，通过web调试和开发hive以及数据结果展示

3，查询solr和结果展示，报表生成

4，通过web调试和开发impala交互式SQL Query

5，spark调试和开发

7，oozie任务的开发，监控，和工作流协调调度

8，Hbase数据查询和修改，数据展示

9，Hive的元数据（metastore）查询

10，MapReduce任务进度查看，日志追踪

11，创建和提交MapReduce，Streaming，Java job任务

12，Sqoop2的开发和调试

13，Zookeeper的浏览和编辑

14，数据库（MySQL，PostGres，SQlite，Oracle）的查询和展示

一句话总结：Hue是一个友好的界面集成框架，可以集成我们各种学习过的以及将要学习的框架，一个界面就可以做到查看以及执行所有的框架

2、Hue的安装

Hue的安装支持多种方式，包括rpm包的方式进行安装，tar.gz包的方式进行安装以及cloudera manager的方式来进行安装等，我们这里使用tar.gz包的方式来进行安装

第一步：下载Hue的压缩包并上传到linux解压

Hue的压缩包的下载地址：

http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

我们这里使用的是CDH5.14.0这个对应的版本，具体下载地址为

http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hue-3.9.0-cdh5.14.0.tar.gz

下载然后上传到linux系统，然后进行解压

cd /export/softwares/

tar -zxvf hue-3.9.0-cdh5.14.0.tar.gz -C ../servers/

第二步：编译安装启动

2.1、linux系统安装依赖包：

联网安装各种必须的依赖包

yum install ant asciidoc cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-gssapi cyrus-sasl-plain gcc gcc-c++ krb5-devel libffi-devel libxml2-devel libxslt-devel make mysql mysql-devel openldap-devel python-devel sqlite-devel gmp-devel

2.2、开始配置Hue

cd /export/servers/hue-3.9.0-cdh5.14.0/desktop/conf

vim hue.ini

#通用配置

[desktop]

secret_key=jFE93j;2[290-eiw.KEiwN2s3['d;/.q[eIW^y#e=+Iei*@Mn<qW5o # 这里输入密钥为了保证唯一性可以输入任何参数只要唯一即可

http_host=node03.hadoop.com

is_hue_4=true

time_zone=Asia/Shanghai

server_user=root

server_group=root

default_user=root

default_hdfs_superuser=root

#配置使用mysql作为hue的存储数据库,大概在hue.ini的587行左右

[[database]]

engine=mysql

host=node03.hadoop.com

port=3306

user=root

password=123456

name=hue

2.3、创建mysql数据库

创建hue数据库

create database hue default character set utf8 default collate utf8_general_ci;

注意：要为hue这个数据库创建对应的用户，并分配权限

grant all on hue.* to 'hue'@'%' identified by 'hue';

2.4、准备进行编译

cd /export/servers/hue-3.9.0-cdh5.14.0

make apps

2.5、linux系统添加普通用户hue

useradd hue

passwd hue

2.6、启动hue进程

cd /export/servers/hue-3.9.0-cdh5.14.0/

build/env/bin/supervisor

2.7、页面访问

http://node03:8888

第一次访问的时候，需要设置管理员用户和密码

我们这里的管理员的用户名与密码尽量保持与我们安装hadoop的用户名和密码一致，

我们安装hadoop的用户名与密码分别是root 123456

初次登录使用root用户，密码为123456

进入之后发现我们的hue页面报错了，这个错误主要是因为hive的原因，因为我们的hue与hive集成的时候出错了，所以我们需要配置我们的hue与hive进行集成，接下里就看看我们的hue与hive以及hadoop如何进行集成

3、hue与其他框架的集成

3.1、hue与hadoop的HDFS以及yarn集成

第一步：更改所有hadoop节点的core-site.xml配置

记得更改完core-site.xml之后一定要重启hdfs与yarn集群

三台机器更改core-site.xml

<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>

</property>

<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>

</property>

第二步：更改所有hadoop节点的hdfs-site.xml

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

</property>

第三步：重启hadoop集群

在node01机器上面执行以下命令

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0

sbin/stop-dfs.sh

sbin/start-dfs.sh

sbin/stop-yarn.sh

sbin/start-yarn.sh

第四步：停止hue的服务，并继续配置hue.ini

cd /export/servers/hue-3.9.0-cdh5.14.0/desktop/conf

vim hue.ini

配置我们的hue与hdfs集成

[[hdfs_clusters]]

[[[default]]]

fs_defaultfs=hdfs://node01.hadoop.com:8020

webhdfs_url=http://node01.hadoop.com:50070/webhdfs/v1

hadoop_hdfs_home=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0

hadoop_bin=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/bin

hadoop_conf_dir=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop

配置我们的hue与yarn集成

[[yarn_clusters]]

[[[default]]]

resourcemanager_host=node01

resourcemanager_port=8032

submit_to=True

resourcemanager_api_url=http://node01:8088

history_server_api_url=http://node01:19888

3.2、配置hue与hive集成

如果需要配置hue与hive的集成，我们需要启动hive的metastore服务以及hiveserver2服务（impala需要hive的metastore服务，hue需要hvie的hiveserver2服务）

更改hue的配置hue.ini

修改hue.ini

[beeswax]

hive_server_host=node03.hadoop.com

hive_server_port=10000

hive_conf_dir=/export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/conf

server_conn_timeout=120

auth_username=root

auth_password=123456

[metastore]

#允许使用hive创建数据库表等操作

enable_new_create_table=true

启动hive的metastore服务

去node03机器上启动hive的metastore以及hiveserver2服务

cd /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0

nohup bin/hive --service metastore &

nohup bin/hive --service hiveserver2 &

重新启动hue，然后就可以通过浏览器页面操作hive了

3.3、配置hue与impala的集成

停止hue的服务进程

修改hue.ini配置文件

[impala]

server_host=node03

server_port=21050

impala_conf_dir=/etc/impala/conf

3.4、配置hue与mysql的集成

找到databases 这个选项，将这个选项下面的mysql注释给打开，然后配置mysql即可,大概在1547行

[[[mysql]]]

nice_name="My SQL DB"

engine=mysql

host=node03.hadoop.com

port=3306

user=root

password=123456

3.5、重新启动hue的服务

cd /export/servers/hue-3.9.0-cdh5.14.0/

build/env/bin/supervisor

3.6、解决hive以及impala执行权限不足的问题

在我们hive当中执行任意的查询，只要是需要跑MR的程序，就会报错，发现权限不够的异常，具体详细信息如下：

INFO  : Compiling command(queryId=root_20180625191616_d02efd23-2322-4f3d-9cb3-fc3a06ff4ce0): select count(1) from mystu

INFO  : Semantic Analysis Completed

INFO  : Returning Hive schema: Schema(fieldSchemas:[FieldSchema(name:_c0, type:bigint, comment:null)], properties:null)

INFO  : Completed compiling command(queryId=root_20180625191616_d02efd23-2322-4f3d-9cb3-fc3a06ff4ce0); Time taken: 0.065 seconds

INFO  : Concurrency mode is disabled, not creating a lock manager

INFO  : Executing command(queryId=root_20180625191616_d02efd23-2322-4f3d-9cb3-fc3a06ff4ce0): select count(1) from mystu

INFO  : Query ID = root_20180625191616_d02efd23-2322-4f3d-9cb3-fc3a06ff4ce0

INFO  : Total jobs = 1

INFO  : Launching Job 1 out of 1

INFO  : Starting task [Stage-1:MAPRED] in serial mode

INFO  : Number of reduce tasks determined at compile time: 1

INFO  : In order to change the average load for a reducer (in bytes):

INFO  :   set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>

INFO  : In order to limit the maximum number of reducers:

INFO  :   set hive.exec.reducers.max=<number>

INFO  : In order to set a constant number of reducers:

INFO  :   set mapreduce.job.reduces=<number>

ERROR : Job Submission failed with exception 'org.apache.hadoop.security.AccessControlException(Permission denied: user=admin, access=EXECUTE, inode="/tmp":root:supergroup:drwxrwx---

我们需要给hdfs上面的几个目录执行权限即可

hdfs dfs -chmod o+x /tmp

hdfs dfs -chmod o+x /tmp/hadoop-yarn

hdfs dfs -chmod o+x /tmp/hadoop-yarn/staging

或者我们可以这样执行

hdfs dfs -chmod -R o+x /tmp

可以将/tmp目录下所有的文件及文件夹都赋予权限

继续执行hive的任务就不会报错了