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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
一、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
二、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
一、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
dfs.webhdfs.enabled true hadoop.proxyuser.root.hosts * hadoop.proxyuser.root.groups *
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
