hive与hue什么关系

Hive和Hue都是与Apache Hadoop相关的开源项目。

Hive是一个数据仓库工具，它允许用户使用类似于SQL的查询语言(HiveQL)来查询和分析大规模数据。Hive通过将查询转换为MapReduce作业来实现分布式计算。

Hue是一个Hadoop用户界面，它提供了一个Web界面，允许用户轻松管理和使用Hadoop集群。Hue包含许多组件，包括Hive的Web UI，可以通过Hue轻松地执行Hive查询和管理Hive表。

因此，Hive和Hue是两个不同但相关的项目。Hue提供了一个方便的界面来管理和使用Hadoop集群，并可以使用Hive组件来允许用户执行Hive查询和管理Hive表。

相关问题

如何通过pyspark登录hive的hue用户

可以使用`pyspark.sql.SparkSession`类中的`config`方法来设置Hive Metastore URI和Hadoop用户。具体步骤如下：

1. 导入`pyspark.sql.SparkSession`类：

   from pyspark.sql import SparkSession

2. 创建一个`SparkSession`对象：

   spark = SparkSession.builder \
     .appName("HiveTest") \
     .config("hive.metastore.uris", "thrift://<hive_metastore_host>:9083") \
     .config("spark.hadoop.fs.defaultFS", "hdfs://<hdfs_namenode_host>:8020") \
     .config("spark.hadoop.fs.hdfs.impl", "org.apache.hadoop.hdfs.DistributedFileSystem") \
     .config("spark.hadoop.hadoop.security.authentication", "kerberos") \
     .config("spark.hadoop.hadoop.security.authorization", "true") \
     .config("spark.hadoop.hadoop.security.auth_to_local", "RULE:[2:$1@$0](.*@<REALM>)s/@.*//" \
             "DEFAULT") \
     .config("spark.yarn.access.hadoopFileSystems", "hdfs://<hdfs_namenode_host>:8020") \
     .config("spark.hadoop.yarn.resourcemanager.hostname", "<yarn_resourcemanager_host>") \
     .config("spark.hadoop.yarn.resourcemanager.address", "<yarn_resourcemanager_host>:8032") \
     .config("spark.hadoop.yarn.resourcemanager.scheduler.address", "<yarn_resourcemanager_host>:8030") \
     .config("spark.hadoop.yarn.resourcemanager.resource-tracker.address", "<yarn_resourcemanager_host>:8031") \
     .config("spark.hadoop.yarn.resourcemanager.admin.address", "<yarn_resourcemanager_host>:8033") \
     .config("spark.hadoop.yarn.resourcemanager.webapp.address", "<yarn_resourcemanager_host>:8088") \
     .config("spark.hadoop.yarn.nodemanager.address", "<yarn_nodemanager_host>:8042") \
     .config("spark.hadoop.yarn.nodemanager.local-dirs", "/mnt/yarn/nm") \
     .config("spark.hadoop.yarn.nodemanager.log-dirs", "/mnt/yarn/logs") \
     .config("spark.hadoop.yarn.nodemanager.remote-app-log-dir", "/app-logs") \
     .config("spark.hadoop.yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix", "/logs") \
     .config("spark.hadoop.yarn.timeline-service.enabled", "false") \
     .config("spark.hadoop.yarn.timeline-service.hostname", "<timeline_service_host>") \
     .config("spark.hadoop.yarn.timeline-service.address", "<timeline_service_host>:10200") \
     .config("spark.hadoop.yarn.timeline-service.webapp.address", "<timeline_service_host>:8188") \
     .config("spark.hadoop.yarn.timeline-service.store-class", "org.apache.hadoop.yarn.server.timeline.MemoryTimelineStore") \
     .config("spark.hadoop.yarn.timeline-service.ttl-enable", "true") \
     .config("spark.hadoop.yarn.timeline-service.ttl-ms", "120000") \
     .config("spark.hadoop.yarn.timeline-service.ttl-interval-ms", "60000") \
     .config("spark.hadoop.yarn.timeline-service.ttl-check-interval-ms", "60000") \
     .config("spark.hadoop.yarn.timeline-service.entity-group-fs-store.active-dir", "/yarn/timeline") \
     .config("spark.hadoop.yarn.timeline-service.entity-group-fs-store.done-dir", "/yarn/timeline/done") \
     .config("spark.hadoop.yarn.timeline-service.generic-application-history.store-class", "org.apache.hadoop.yarn.server.applicationhistoryservice.NullApplicationHistoryStore") \
     .config("spark.hadoop.yarn.timeline-service.version", "1.0") \
     .enableHiveSupport() \
     .getOrCreate()

其中，`hive.metastore.uris`指定了Hive Metastore的地址，`spark.hadoop.fs.defaultFS`指定了Hadoop的默认文件系统（HDFS），`spark.hadoop.hadoop.security.authentication`指定了Kerberos认证方式。

3. 设置Hadoop用户：

   import os
   os.environ['HADOOP_USER_NAME'] = '<hue_user>'

这里将环境变量`HADOOP_USER_NAME`设置为Hue用户。

4. 使用`SparkSession`对象进行Hive操作：

   df = spark.sql("SELECT * FROM <hive_db>.<hive_table>")
   df.show()

这里使用`spark.sql`方法执行Hive查询，将结果放入DataFrame中，最后使用`show`方法展示结果。

HUE hive变量

HUE中的Hive变量可以通过设置Hive Server配置文件中的参数来定义。其中，hive_server_port定义了HiveServer2的端口，hive_server_host定义了HiveServer2的IP地址。 此外，可以在HQL文件中设置动态参数变量名，并使用Oozie系统变量在调度中指定参数值。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [hue的安装与集成hive使用](https://blog.csdn.net/qq_36546699/article/details/108713091)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Hue实现Hive2脚本传参调度](https://blog.csdn.net/qq_41794285/article/details/117040187)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]