Hadoop集群可视化管理- Hue

一、课前准备

  1. 准备好大数据集群,启动所有的服务,例如hadoop,hbase,impala,hiveserver2,mysql等各种服务

二、课堂主题

本堂课主要介绍hue这个图形化的界面工具,以及与其他工具之间的整合使用

三、课堂目标

  1. 实现hue与其他框架的整合使用

四、知识要点

1、hue的基本介绍

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

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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CDH5.14.2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-cdh5.14.2.tar.gz

下载然后上传到node03服务器的/kkb/soft路径下

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

2.2、开始配置Hue

2.3、创建mysql数据库

创建hue数据库

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

2.4、准备进行编译

node03服务器执行以下命令准备进行编译

注意:如果编译失败,请参照第一步重新解压

2.5、linux系统添加普通用户hue

为了方便也可以使用已经存在的hadoop用户来操作hue。

而工作中往往会单独创建一个用户hue:需要的话可在node03执行以下命令,创建普通用户hue

2.6、启动hue进程

node03执行以下命令启动hue

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hadoop 123456,初次登录使用hadoop,密码为123456。

访问页面异常

如果忘记在hue.ini文件中修改元数据库引擎由sqlite改为mysql,访问页面将会遇到如下错误

解决办法,检查hue.ini配置是否将元数据库引擎由sqlite改为mysql,以及其他配置是否正确:

完成以上的这个配置,启动Hue,通过浏览器访问,仍然会发生错误

原因是mysql数据没有被初始化,解决办法, 初始化数据库(执行一次即可):

同步数据库的时候会询问是否创建用户,可以选择创建hue用户,并设计密码为hue。

这一步是可选的,因为就算不创建,登陆的时候也需要创建,一般使用Linux中一样的用户名和密码即可。(我用的是hadoop用户)

然后再启动supervisor服务(前台运行,如果需要后台运行可以添加-d选项 )

3、hue与其他框架的集成

如果登陆后仍然由报错,很可能是因为hue和hadoop的hdfs和yarn的集成没有设置好。

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

第二步:更改所有hadoop节点的hdfs-site.xml

所有服务器更改hdfs-site.xml添加以下配置

第三步:重启hadoop集群

在node01机器上面执行以下命令

第四步:停止hue的服务,并继续配置hue.ini

停止hue的服务,然后进入到以下路径,重新配置hue.ini这个配置文件(880行左右)

注意:如果是hadoop 3的版本,那么webhdfs_url端口一般需要修改成9870

配置完成之后重新启动hue的服务

node03执行以下命令进行重新启动hue的服务

如果出现8888端口占用,需要先kill掉再启动服务

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

停止hue的服务,然后重新编辑修改hue.ini这个配置文件

修改hue.ini

启动hive的metastore服务

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

重新启动hue,然后就可以通过浏览器页面操作hive了

node03执行以下命令进行重新启动hue的服务

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

然后node03执行以下命令,重新启动hue的服务即可

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

停止hue的服务,然后修改hue.ini

更改完了配置,重新启动hue的服务

3.5、配置hue与hbase的集成

第一步:修改hue.ini

如果hue已经启动,需要先停止hue的服务,然后继续修改hue的配置文件hue.ini

第二步:启动hbase的thrift server服务

第一台机器执行以下命令启动hbase的thriftserver

检查hbase主节点状态: http://hadoop101:16010/master-status

第三步:启动hue

第三台机器执行以下命令启动hue

第四步:页面访问

http://node03:8888/hue/

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