本文主要是介绍大数据-Hadoop-户管理界面：HUE（Hadoop User Experience）【将Hadoop中各种相关的软件（HDFS、Hive...）的操作界面融合在一起，形成一个统一的操作界面】，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
什么是HUE? hadoop的用户体验
- HUE主要的作用将Hadoop中各种相关的软件的操作界面. 给融合在一起, 形成一个统一的操作界面
- HUE是一个大集成者
Hue 是一个Web应用，用来简化用户和Hadoop集群的交互。Hue技术架构，如下图所示，从总体上来讲，Hue应用采用的是B/S架构，该web应用的后台采用python编程语言别写的。大体上可以分为三层，分别是前端view层、Web服务层和Backend服务层。Web服务层和Backend服务层之间使用RPC的方式调用。
Hue整合大数据技术栈架构
- 由于大数据框架很多，为了解决某个问题，一般来说会用到多个框架，但是每个框架又都有自己的web UI监控界面，对应着不同的端口号。比如HDFS(50070#pic_center =800x)、YARN(8088)、MapReduce(19888)等。这个时候有一个统一的web UI界面去管理各个大数据常用框架是非常方便的。这就使得对大数据的开发、监控和运维更加的方便。
从上图可以看出，Hue几乎可以支持所有大数据框架，包含有HDFS文件系统对的页面(调用HDFS API，进行增删改查的操作)，有HIVE UI界面(使用HiveServer2，JDBC方式连接，可以在页面上编写HQL语句，进行数据分析查询)，YARN监控及Oozie工作流任务调度页面等等。
Hue通过把这些大数据技术栈整合在一起，通过统一的Web UI来访问和管理，极大地提高了大数据用户和管理员的工作效率。
这里总结一下Hue支持哪些功能：
- 默认基于轻量级sqlite数据库管理会话数据，用户认证和授权，可以自定义为MySQL、Postgresql，以及Oracle
- 基于文件浏览器（File Browser）访问HDFS
- 基于Hive编辑器来开发和运行Hive查询
- 支持基于Solr进行搜索的应用，并提供可视化的数据视图，以及仪表板（Dashboard）
- 支持基于Impala的应用进行交互式查询
- 支持Spark编辑器和仪表板（Dashboard）
- 支持Pig编辑器，并能够提交脚本任务
- 支持Oozie编辑器，可以通过仪表板提交和监控Workflow、Coordinator和Bundle
- 支持HBase浏览器，能够可视化数据、查询数据、修改HBase表
- 支持Metastore浏览器，可以访问Hive的元数据，以及HCatalog
- 支持Job浏览器，能够访问MapReduce Job（MR1/MR2-YARN）
- 支持Job设计器，能够创建MapReduce/Streaming/Java Job
- 支持Sqoop 2编辑器和仪表板（Dashboard）
- 支持ZooKeeper浏览器和编辑器
- 支持MySql、PostGresql、Sqlite和Oracle数据库查询编辑器
- 使用sentry基于角色的授权以及多租户的管理.（Hue 2.x or 3.x）
如何进入到HUE操作界面呢? 进入Cloudera Manager界面：
说明 密码和用户名都是小写
一、HUE操作HDFS
HDFS新建文件夹
新建文件
上传文件
查看HDFS文件内容
编辑HDFS文件
删除文件
更改文件权限
二、HUE操作Hive
写HiveSQL语句
创建数据库
CREATE DATABASE IF NOT EXISTS `test`;
创建表
create table test.test_table(
id int,
name string comment '姓名'
)
comment '测试表' row format delimited fields terminated by '\t';
插入数据
insert into test.test_table values (1, '张三');
查询数据
select * from test.test_table;
调整区域大小
参考资料：
HUE的基本使用
这篇关于大数据-Hadoop-户管理界面：HUE（Hadoop User Experience）【将Hadoop中各种相关的软件（HDFS、Hive...）的操作界面融合在一起，形成一个统一的操作界面】的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
