时间:2021-07-01 10:21:17 帮助过:29人阅读
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,最早是由Cloudera Desktop演化而来,由Cloudera贡献给开源社区,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Ma
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统,最早是由Cloudera Desktop演化而来,由Cloudera贡献给开源社区,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等等。很早以前就听说过Hue的便利与强大,一直没能亲自尝试使用,下面先通过官网给出的特性,通过翻译原文简单了解一下Hue所支持的功能特性集合:
下面,我们通过实际安装来验证Hue的一些功能。
环境准备
这里,我所基于的基本环境及其配置情况,如下所示:
基于上面的软件工具,要保证正确安装和配置。需要说明的是,我们通过Hue来执行Hive查询,需要启动HiveServer2服务:
cd /usr/local/hive bin/hiveserver2 &
否则通过Hue Web控制无法执行Hive查询。
安装配置
我新建了一个hadoop用户,以hadoop用户,首先使用yum工具来安装Hue相关的依赖软件:
sudo yum install krb5-devel cyrus-sasl-gssapi cyrus-sasl-deve libxml2-devel libxslt-devel mysql mysql-devel openldap-devel python-devel python-simplejson sqlite-devel
然后,执行如下命令进行Hue软件包的下载构建:
cd /usr/local/ sudo git clone https://github.com/cloudera/hue.git branch-3.7.1 sudo chown -R hadoop:hadoop branch-3.7.1/ cd branch-3.7.1/ make apps
上述过程如果没有任何问题,我们就已经安装好Hue。Hue的配置文件为/usr/local/branch-3.7.1/desktop/conf/pseudo-distributed.ini,默认的配置文件不能正常运行Hue,所以需要修改其中的内容,与我们对应的Hadoop集群配置相对应。该配置文件根据整合不同的软件,将配置分成多个段,每个段下面还有子段,便于管理配置,如下所示(省略子段名称):
我们很容易根据需要来配置自己需要的内容。我们修改配置文件的情况,如下表所示:
Hue配置段 | Hue配置项 | Hue配置值 | 说明 |
desktop | default_hdfs_superuser | hadoop | HDFS管理用户 |
desktop | http_host | 10.10.4.125 | Hue Web Server所在主机/IP |
desktop | http_port | 8000 | Hue Web Server服务端口 |
desktop | server_user | hadoop | 运行Hue Web Server的进程用户 |
desktop | server_group | hadoop | 运行Hue Web Server的进程用户组 |
desktop | default_user | yanjun | Hue管理员 |
hadoop/hdfs_clusters | fs_defaultfs | hdfs://hadoop6:8020 | 对应core-site.xml配置项fs.defaultFS |
hadoop/hdfs_clusters | hadoop_conf_dir | /usr/local/hadoop/etc/hadoop | Hadoop配置文件目录 |
hadoop/yarn_clusters | resourcemanager_host | hadoop6 | 对应yarn-site.xml配置项yarn.resourcemanager.hostname |
hadoop/yarn_clusters | resourcemanager_port | 8032 | ResourceManager服务端口号 |
hadoop/yarn_clusters | resourcemanager_api_url | http://hadoop6:8088 | 对应于yarn-site.xml配置项yarn.resourcemanager.webapp.address |
hadoop/yarn_clusters | proxy_api_url | http://hadoop6:8888 | 对应yarn-site.xml配置项yarn.web-proxy.address |
hadoop/yarn_clusters | history_server_api_url | http://hadoo6:19888 | 对应mapred-site.xml配置项mapreduce.jobhistory.webapp.address |
beeswax | hive_server_host | 10.10.4.125 | Hive所在节点主机名/IP |
beeswax | hive_server_port | 10000 | HiveServer2服务端口号 |
beeswax | hive_conf_dir | /usr/local/hive/conf | Hive配置文件目录 |
上面主要配置了Hadoop集群相关的内容,以及Hive(beeswax段配置的是Hive,通过HIveServer2与Hive交互)。
最后,启动Hue服务,执行如下命令:
cd /usr/local/branch-3.7.1/ build/env/bin/supervisor &
Hue功能验证
我们主要通过在Hue Web控制台上执行Hive查询,所以需要准备Hive相关的表和数据。
我们首先在Hive中创建一个数据库(如果没有权限则授权):
GRANT ALL TO USER hadoop; CREATE DATABASE user_db;
这里,hadoop用户是Hive的管理用户,可以将全部权限赋给该用户。
创建示例表,建表DDL如下所示:
CREATE TABLE user_db.daily_user_info ( device_type int, version string, channel string, udid string) PARTITIONED BY ( stat_date string) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '\t' STORED AS INPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat' OUTPUTFORMAT 'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat';
准备的数据文件格式,示例如下所示:
0 3.2.1 C-gbnpk b01b8178b86cebb9fddc035bb238876d 0 3.0.7 A-wanglouko e2b7a3d8713d51c0215c3a4affacbc95 0 1.2.7 H-follower 766e7b2d2eedba2996498605fa03ed33 0 1.2.7 A-shiry d2924e24d9dbc887c3bea5a1682204d9 0 1.5.1 Z-wammer f880af48ba2567de0f3f9a6bb70fa962 0 1.2.7 H-clouda aa051d9e2accbae74004d761ec747110 0 2.2.13 H-clouda 02a32fd61c60dd2c5d9ed8a826c53be4 0 2.5.9 B-ywsy 04cc447ad65dcea5a131d5a993268edf
各个字段之间使用TAB分隔,每个字段含义与上面表user_db.daily_user_info的字段对应,然后我们将测试数据加载到示例表的各个分区之中:
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-05.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-05'); LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-06.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-06'); LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-07.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-07'); LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-08.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-08'); LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-09.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-09'); LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-10.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-10'); LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-11.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-11');
可以通过Hive CLI接口登录,查看表中数据:
SELECT COUNT(1) FROM daily_user_info;
我这里有241709545条记录作为测试数据。
Hue服务启动成功后,可以直接通过浏览器打开连接http://10.10.4.125:8000/,就可以登录。第一次打开,需要输入默认用户和口令,然后就可以登录进去,如下图所示:
首次登录,选择使用的用户即为Hue管理员用户,权限很大,可以添加用户并管理用户及其用户组的操作权限。
登录成功以后,进入Hue Web控制台首页,如下图所示:
登录成功后,首先会执行一些基本环境的配置检查工作,它与我们实际修改配置时都指定了哪些应用有关系。
用户登录成功后,选择Query Editors下面的Hive菜单项,如图所示:
在提交查询的时候,由于该查询执行时间较长,可以等待查询执行,最后结果显示在的现房的Results标签页上,也可以在执行过程中查看Hive后台执行情况。
通过Job浏览器(Job Browser)页面http://10.10.4.125:8000/jobbrowser/,可以查看运行在Hadoop集群上各种状态的Job,包括Succeeded、Running、Failed、Killed这4种状态,如图所示:
如果想要看到Job具体执行状态信息,需要正确配置并启动Hadoop集群的JobHistoryServer和WebAppProxyServer服务,可以通过Web页面看到相关数据,我们的示例,如图所示:
如果想看某个Job对应的MapTask或者ReduceTask执行情况,可以点击对应链接进去,和通过Hadoop YARN的Job Web管理界面类似,监控起来非常方便。
以授权管理员用户登录成功后,可以通过点击右上角用户(我这里是yanjun),下拉列表中有“Manage Users”菜单项,在这里面可以创建新用户,并指定访问权限,如下图所示:
上面,我创建了几个用户,并指定用户所属的组(Groups,支持组管理)。实际上,我们可以将不同的Hue应用设置为不同的组,然后将新建的用户分配到该相关组,通过这种方式可以控制用户访问Hue应用的权限。上面创建并分配权限的用户可以通过设置的用户名和口令登录Hue Web管理系统,与各种Hadoop相关的应用(不仅仅限于此,如MySQL、Spark等)进行交互。
总结
通过上面的了解,以及安装配置过程所遇到的问题,做一个总结:
参考链接
原文地址:Hue安装配置实践, 感谢原作者分享。