剖析管理所有大数据组件的可视化利器:Hue

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剖析管理所有大数据组件的可视化利器:Hue

李金泽 2018-03-04 17:32:00 浏览1341
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剖析管理所有大数据组件的可视化利器:Hue

日常的大数据使用都是在服务器命令行中进行的,可视化功能仅仅依靠各个组件自带的web界面来实现,不同组件对应不同的端口号,如:HDFS(50070),Yarn(8088),Hbase(16010)等等,而大数据的组件又有很多,为了解决某个问题,常常需要结合多个组件来使用,但是每个组件又有独立的web界面进行可视化,这时,如果有一个统一的web界面来管理并可以开发所有大数据的组件是非常方便的,而Hue正是这样的工具,它管理的大数据组件包括:HDFS、HBase、Hive、Pig、Sqoop、Spark、Scala等等几乎所有常用的组件。

(一)、HUE的介绍:

HUE是一个开源的Apache hadoop UI系统,管理hadoop生态体系结构的所有组件,基于python web框架Django实现,由Cloudera开发

HUE的tar包是源码包,采用源码安装 (源码安装的好处:卸载和移植软件方便)

源码安装三步骤:

1、配置:./configure --preifix=安装的目录 #检测系统配置,生成makefile文件 如果有makefile文件,直接进行编译和安装

2、编译:make

3、安装:make install

HUE的http服务端口:8888

二、安装和配置HUE:

安装HUE前,需要安装它所需要的rpm包及其依赖(27个),否则HUE运行会报错 rpm包:redhat软件包管理器 存放在redhat光盘Packages目录下

rpm包与tar.gz/.tgz、.bz2的区别:

rpm形式的软件包安装、升级、卸载方便,推荐初学者使用rpm形式的软件包

安装:rpm -ivh

卸载:rpm -e

tar.gz形式的软件包安装方便,卸载麻烦,用tar工具打包、gzip/bzip2压缩,安装时直接调用gzip/bzip2解压即可。如果解压后只有单一目录

用rm -rf命令删除,如果解压后分散在多个目录,必须手动一一删除

安装:tar -zxvf *.tar.gz/ tar -yxvf *.bz2

卸载:rm -rf/手动删除

一、安装rpm包:

方法:使用yum安装rpm包

yum:能够从指定的资源库(repository)自动下载、安装、升级rpm包及其依赖,必须要有可靠的资源库(repository)

1、挂载光盘 mount /dev/cdrom /mnt

mount命令:挂载硬盘/光盘/iso文件到指定目录下,访问其中的数据

2、建立yum资源库

cd /etc/yum.repos.d #yum资源库默认所在的目录

vim redhat7.repo

[redhat-yum] 资源库的标识

name=redhat7 资源库的名字

baseurl=file:///mnt 资源库的位置

enabled=1 启用资源库

gpgcheck=0 不检查资源库中的rpm包是否是官方的

3、执行下面的语句:

yum install gcc g++ libxml2-devel libxslt-devel cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-gssapi mysql-devel python-devel python-setuptools sqlite-devel ant ibsasl2-dev libsasl2-modules-gssapi-mit libkrb5-dev libtidy-0.99-0 mvn openldap-dev libffi-devel gmp-devel openldap-devel

(二)、安装HUE:

解压:tar -zxvf hue-4.0.1.tgz

指定安装目录安装:PREFIX=/root/training make install

注:如果不指定prefix,可执行文件默认安装到/usr/local/bin中,配置文件默认安装到/usr/local/etc中,库文件默认安装到/usr/local/lib中,其他文件默认安装到/usr/local/share中

注:HUE的tar包是源码包,采用源码安装

三、配置HUE:

剖析管理所有大数据组件的可视化利器:Hue

1、与hadoop集成:1、开启hdfs的web功能 2、允许HUE操作hdfs

<!--开启hdfs的web功能-->

<property>

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

<value>true</value>

</property>

<!--设置hadoop集群root的代理用户-->

<property>

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

<value>*</value>

</property>

<!--设置hadoop集群root的代理用户组-->

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

<value>*</value>

</property>

3、添加一个新用户并授权:hue要对/root/training/hue有访问权限

adduser hue

chown -R hue.hue /root/training/hue

4、修改配置文件hue.ini($HUE_HOME/desktop/conf):

http_hosts 192.168.182.11

http_port 192.168.182.11

server_user root

server_group root

default_user root

default_hdfs_superuser root

fs_defaulfs hdfs://192.168.182.11:9000

webhdfs_url http://192.168.182.11:50070/webhdfs/v1

hadoop_conf_dir /root/training/hadoop-2.7.3/etc/hadoop

resourcemanager_host 192.168.182.11

resourcemanager_api_url http://192.168.182.11:8088

proxy_api_url http://192.168.182.11:8088

history_server_api_url http://192.168.182.11:19888

二、与HBase集成:

1、修改配置文件hue.ini:

hbase_clusters=(Cluster|192.168.182.11:9090)

hbase_conf_dir=/root/training/hbase-1.3.1/conf

剖析管理所有大数据组件的可视化利器:Hue

三、与Hive集成:

hive_server_host=192.168.182.11

hive_server_port=10000

hive_conf_dir=/root/training/apache-hive-2.3.0-bin/conf

(三)、启动HUE:

1、启动hadoop:start-all.sh hue就可以访问hadoop

2、启动hbase:start-hbase.sh

3、启动hbase的thrift server:hbase-daemon.sh start thrift hue就可以访问hbase

4、启动hive的元信息存储:hive --service metastore(表示前台运行) hue就可以访问hive的元信息

5、启动hive的thrift server:hiveserver2 &(表示后台运行) hue就可以访问hive

6、启动hue:bin/supervisor($HUE_HOME/build/env)

作者:李金泽,清华大学在读硕士,研究方向:大数据和人工智能

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