第一章 Hue的安装
第一章 Hue的安装
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
· Site: http://gethue.com/
· Github: https://github.com/cloudera/hue
· Reviews: https://review.cloudera.org
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
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：实际工作中，还需要为hue这个数据库创建对应的用户，并分配权限，我这就不创建了，所以下面这一步不用执行了
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
- 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`
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <--被代理的用户-->
<value>*</value> <--表示所有用户都可以代理上面配置的root用户-->
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name> <--被代理的用户组-->
<value>*</value> <--表示所有用户组都可以代理上面配置的root用户组-->
</property>
第二步：更改所有hadoop节点的hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</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
