hue install

http://ju.outofmemory.cn/entry/105162
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统，最早是由Cloudera Desktop演化而来，由Cloudera贡献给开源社区，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等等。很早以前就听说过Hue的便利与强大，一直没能亲自尝试使用，下面先通过官网给出的特性，通过翻译原文简单了解一下Hue所支持的功能特性集合：

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
下面，我们通过实际安装来验证Hue的一些功能。

环境准备

这里，我所基于的基本环境及其配置情况，如下所示：

CentOS-6.6 (Final)
JDK-1.7.0_25
Maven-3.2.1
Git-1.7.1
Hue-3.7.0（branch-3.7.1）
Hadoop-2.2.0
Hive-0.14
Python-2.6.6
基于上面的软件工具，要保证正确安装和配置。需要说明的是，我们通过Hue来执行Hive查询，需要启动HiveServer2服务：

cd /usr/local/hive
bin/hiveserver2 &
否则通过Hue Web控制无法执行Hive查询。

安装配置

我新建了一个hadoop用户，以hadoop用户，首先使用yum工具来安装Hue相关的依赖软件：

sudo yum install krb5-devel cyrus-sasl-gssapi cyrus-sasl-deve libxml2-devel libxslt-devel mysql mysql-devel openldap-devel python-devel python-simplejson sqlite-devel
然后，执行如下命令进行Hue软件包的下载构建：

cd /usr/local/
sudo git clone https://github.com/cloudera/hue.git branch-3.7.1
sudo chown -R hadoop:hadoop branch-3.7.1/
cd branch-3.7.1/
make apps
上述过程如果没有任何问题，我们就已经安装好Hue。Hue的配置文件为/usr/local/branch-3.7.1/desktop/conf/pseudo-distributed.ini，默认的配置文件不能正常运行Hue，所以需要修改其中的内容，与我们对应的Hadoop集群配置相对应。该配置文件根据整合不同的软件，将配置分成多个段，每个段下面还有子段，便于管理配置，如下所示（省略子段名称）：

desktop
libsaml
libopenid
liboauth
librdbms
hadoop
filebrowser
liboozie
oozie
beeswax
impala
pig
sqoop
proxy
hbase
search
indexer
jobsub
jobbrowser
zookeeper
spark
useradmin
libsentry
我们很容易根据需要来配置自己需要的内容。我们修改配置文件的情况，如下表所示：

Hue配置段 Hue配置项 Hue配置值 说明
desktop default_hdfs_superuser hadoop HDFS管理用户
desktop http_host 10.10.4.125 Hue Web Server所在主机/IP
desktop http_port 8000 Hue Web Server服务端口
desktop server_user hadoop 运行Hue Web Server的进程用户
desktop server_group hadoop 运行Hue Web Server的进程用户组
desktop default_user yanjun Hue管理员
hadoop/hdfs_clusters fs_defaultfs hdfs://hadoop6:8020 对应core-site.xml配置项fs.defaultFS
hadoop/hdfs_clusters hadoop_conf_dir /usr/local/hadoop/etc/hadoop Hadoop配置文件目录
hadoop/yarn_clusters resourcemanager_host hadoop6 对应yarn-site.xml配置项yarn.resourcemanager.hostname
hadoop/yarn_clusters resourcemanager_port 8032 ResourceManager服务端口号
hadoop/yarn_clusters resourcemanager_api_url http://hadoop6:8088 对应于yarn-site.xml配置项yarn.resourcemanager.webapp.address
hadoop/yarn_clusters proxy_api_url http://hadoop6:8888 对应yarn-site.xml配置项yarn.web-proxy.address
hadoop/yarn_clusters history_server_api_url http://hadoo6:19888 对应mapred-site.xml配置项mapreduce.jobhistory.webapp.address
beeswax hive_server_host 10.10.4.125 Hive所在节点主机名/IP
beeswax hive_server_port 10000 HiveServer2服务端口号
beeswax hive_conf_dir /usr/local/hive/conf Hive配置文件目录
上面主要配置了Hadoop集群相关的内容，以及Hive（beeswax段配置的是Hive，通过HIveServer2与Hive交互）。
最后，启动Hue服务，执行如下命令：

cd /usr/local/branch-3.7.1/
build/env/bin/supervisor &
Hue功能验证

我们主要通过在Hue Web控制台上执行Hive查询，所以需要准备Hive相关的表和数据。

Hive准备
我们首先在Hive中创建一个数据库（如果没有权限则授权）：

GRANT ALL TO USER hadoop;
CREATE DATABASE user_db;
这里，hadoop用户是Hive的管理用户，可以将全部权限赋给该用户。
创建示例表，建表DDL如下所示：

CREATE TABLE user_db.daily_user_info (
device_type int,
version string,
channel string,
udid string)
PARTITIONED BY (
stat_date string)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ' '
STORED AS INPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.mapred.TextInputFormat'
OUTPUTFORMAT
'org.apache.hadoop.hive.ql.io.HiveIgnoreKeyTextOutputFormat';
准备的数据文件格式，示例如下所示：

.2.1 C-gbnpk b01b8178b86cebb9fddc035bb238876d
3.0.7 A-wanglouko e2b7a3d8713d51c0215c3a4affacbc95
1.2.7 H-follower 766e7b2d2eedba2996498605fa03ed33
1.2.7 A-shiry d2924e24d9dbc887c3bea5a1682204d9
1.5.1 Z-wammer f880af48ba2567de0f3f9a6bb70fa962
1.2.7 H-clouda aa051d9e2accbae74004d761ec747110
2.2.13 H-clouda 02a32fd61c60dd2c5d9ed8a826c53be4
2.5.9 B-ywsy 04cc447ad65dcea5a131d5a993268edf
各个字段之间使用TAB分隔，每个字段含义与上面表user_db.daily_user_info的字段对应，然后我们将测试数据加载到示例表的各个分区之中：

LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-05.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-05');
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-06.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-06');
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-07.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-07');
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-08.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-08');
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-09.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-09');
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-10.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-10');
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/hadoop/u2014-12-11.log' OVERWRITE INTO TABLE user_db.daily_user_info PARTITION (stat_date='2014-12-11');
可以通过Hive CLI接口登录，查看表中数据：

SELECT COUNT(1) FROM daily_user_info;
我这里有241709545条记录作为测试数据。

Hue登录页面
Hue服务启动成功后，可以直接通过浏览器打开连接http://10.10.4.125:8000/，就可以登录。第一次打开，需要输入默认用户和口令，然后就可以登录进去，如下图所示：