hue中的spark
时间: 2023-11-09 10:59:46 浏览: 43
Hue是一个开源的Web界面,用于与Hadoop生态系统中的各种工具进行交互。它提供了一个用户友好的界面,使用户能够方便地使用和管理这些工具。
Spark是一个开源的分布式计算系统,它提供了高性能和灵活性,用于大规模数据处理。它可以在Hadoop集群上运行,并与Hadoop的分布式文件系统(HDFS)和资源管理器(YARN)进行集成。
Hue中可以集成Spark,以便用户可以通过Hue的界面来执行和监视Spark作业。用户可以使用Hue的Spark编辑器来编写和运行Spark应用程序,也可以使用Hue的作业浏览器来查看和监视正在运行的Spark作业的状态和日志。
相关问题
hue 提交spark任务
提交Spark任务有多种方法,其中最常用的方法是通过spark-submit命令行工具来提交任务。
首先需要将Spark安装和配置好,确保Spark环境能够正常运行。然后,可以通过以下命令来提交任务:
```shell
$ spark-submit --class <main-class> --master <master-url> --deploy-mode <deploy-mode> <application-jar> [application-arguments]
```
其中,`<main-class>`指定了Spark应用程序的主类;`<master-url>`指定了Spark应用程序要连接的集群的URL;`<deploy-mode>`指定了应用程序的运行模式,可以选择为`client`或者`cluster`;`<application-jar>`指定了打包好的应用程序的jar包路径;`[application-arguments]`是可选的应用程序参数。
在Hue中提交Spark任务,可以通过以下步骤实现:
1. 在Hue的首页上点击"Spark"菜单。
2. 在Spark页面中,点击"New Job"按钮。
3. 在"Job Configuration"页面中,填写任务的相关信息,包括任务名称、主类、Jar文件路径、Spark参数等。
4. 点击"Save"按钮保存配置。
5. 回到Spark页面,点击"Run Job"按钮来提交任务。
通过以上步骤,就可以在Hue中提交Spark任务了。在任务运行完成后,可以查看任务的运行日志和结果。
除了使用Hue,也可以在命令行中直接使用`spark-submit`命令来提交Spark任务。使用Hue提交Spark任务更加方便和易用,可以在Web界面上完成任务的配置和提交,无需手动输入命令和参数。
jupyter spark hue
JupyterLab是一个交互式的开发环境,可以用于在Jupyter Notebook中运行Spark代码。SparkMagicKernel是JupyterLab中的一个内核,它允许我们在Notebook中直接与Spark进行交互。Livy是一个开源的Spark作业服务器,它提供了一个REST接口,可以用于提交和管理Spark作业。
Hue是一个开源的Web界面,用于管理和监控Hadoop生态系统中的各种组件,包括Spark。Hue提供了一个用户友好的界面,可以用于编写和运行Spark作业,查看作业的状态和日志,以及浏览和查询数据。
在权限控制方面,可以使用Spark Operator对Kerberos进行支持。此外,可以使用Spark Authorizer插件来转接适配Ranger Hive插件,以实现对Ranger Hive插件的支持。在Spark Operator模式下,可以通过配置Yaml文件来设置Spark作业的相关配置,并利用Spark Operator对Sidecar的支持来实现对Ranger Hive插件的支持。
总结起来,JupyterLab可以与Spark集成,使用SparkMagicKernel和Livy进行交互。Hue是一个用于管理和监控Hadoop生态系统的Web界面,可以用于编写和运行Spark作业。在权限控制方面,可以使用Spark Operator对Kerberos进行支持,并使用Spark Authorizer插件转接适配Ranger Hive插件。在Spark Operator模式下,可以通过配置Yaml文件来设置Spark作业的相关配置,并利用Spark Operator对Sidecar的支持来实现对Ranger Hive插件的支持。