apache hadoop 整合 hive hue spark hbase

Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。Hadoop包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce计算模型。

Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它提供了一个SQL-like查询语言，可以将结构化数据映射到Hadoop的分布式文件系统上。

Hue是一个开源的Web界面，用于管理Hadoop集群和执行Hive查询。

Spark是一个快速的、通用的分布式计算引擎，它可以在Hadoop集群上运行，并且支持多种编程语言。

HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，它可以在Hadoop集群上运行，提供了高可用性和高扩展性的数据存储解决方案。

相关问题

HDFS、MapReduce、Hive、Hue、HBase、Spark、Sqoop、Azkaban、PySpark机器学习模型等知识

以下是对HDFS、MapReduce、Hive、Hue、HBase、Spark、Sqoop、Azkaban和PySpark机器学习模型的简要介绍：

1. HDFS（Hadoop Distributed File System）是Hadoop的分布式文件系统，用于存储大规模数据集。它将文件切分成多个块，并在集群中的多个节点上进行存储，以实现高可靠性和高性能。

2. MapReduce是Hadoop的计算模型，用于处理大规模数据集。它将任务分解为多个子任务，并在集群中的多个节点上并行执行，以实现高效的数据处理。

3. Hive是基于Hadoop的数据仓库基础设施，提供了类似于SQL的查询语言（HQL）来处理和分析大规模数据集。它将查询转换为MapReduce任务，并通过元数据存储在HBase中。

4. Hue是一个开源的Web界面，用于管理和操作Hadoop生态系统中的各种组件，如HDFS、Hive、HBase等。它提供了用户友好的界面，使用户可以轻松地执行各种操作。

5. HBase是一个分布式的、面向列的NoSQL数据库，构建在Hadoop之上。它提供了高可靠性、高性能和可扩展性，适用于存储大规模的结构化和半结构化数据。

6. Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以在Hadoop集群上运行。它支持多种编程语言（如Scala、Python和Java），并提供了丰富的API，用于处理和分析大规模数据集。

7. Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具。它可以将关系型数据库中的数据导入到Hadoop的HDFS中，也可以将HDFS中的数据导入到关系型数据库中。

8. Azkaban是一个开源的工作流调度和任务编排系统，用于管理和调度Hadoop作业。它提供了一个用户友好的界面，使用户可以轻松地创建、调度和监控作业流程。

9. PySpark是Spark的Python API，允许用户使用Python编写Spark应用程序。它提供了与Scala和Java API相似的功能，使用户可以使用Python进行大数据处理和分析。

关于机器学习模型，PySpark提供了丰富的机器学习库（如MLlib），可以用于构建和训练各种机器学习模型，如线性回归、决策树、随机森林等。

cdh6.3中hue的配置，集成mysql,hive,hbase,spark,sparksql,pyspark

### 回答1：
CDH6.3中Hue的配置可以通过以下步骤完成：

1. 安装CDH6.3集群，并在其中一台机器上安装Hue。

2. 配置Hue的数据库连接，可以选择MySQL作为Hue的元数据存储和用户认证数据库。在Hue的配置文件中，设置以下参数：

[desktop]
...
# Database settings
...
engine=django.db.backends.mysql
host=<MySQL服务器IP地址>
port=<MySQL服务器端口>
user=<MySQL用户名>
password=<MySQL用户密码>
name=<MySQL数据库名>

3. 配置Hive的连接，可以通过以下步骤完成：

（1）在Hue的配置文件中，设置以下参数：

[hadoop]
...
# Hive settings
...
hive_server_host=<Hive服务器IP地址>
hive_server_port=<Hive服务器端口>

（2）在Hive的配置文件中，设置以下参数：

<property>
  <name>hive.server2.enable.doAs</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>hive.server2.authentication</name>
  <value>KERBEROS</value>
</property>
<property>
  <name>hive.server2.authentication.kerberos.principal</name>
  <value>hive/_HOST@<Kerberos域名></value>
</property>
<property>
  <name>hive.server2.authentication.kerberos.keytab</name>
  <value>/etc/security/keytabs/hive.service.keytab</value>
</property>

4. 配置HBase的连接，可以通过以下步骤完成：

（1）在Hue的配置文件中，设置以下参数：

[hbase]
...
# HBase settings
...
hbase_host=<HBase服务器IP地址>
hbase_port=<HBase服务器端口>

（2）在HBase的配置文件中，设置以下参数：

<property>
  <name>hbase.security.authentication</name>
  <value>kerberos</value>
</property>
<property>
  <name>hbase.security.authorization</name>
  <value>true</value>
</property>
<property>
  <name>hbase.rpc.engine</name>
  <value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.SecureRpcEngine</value>
</property>
<property>
  <name>hbase.master.kerberos.principal</name>
  <value>hbase/_HOST@<Kerberos域名></value>
</property>
<property>
  <name>hbase.regionserver.kerberos.principal</name>
  <value>hbase/_HOST@<Kerberos域名></value>
</property>
<property>
  <name>hbase.rpc.protection</name>
  <value>authentication</value>
</property>

5. 配置Spark的连接，可以通过以下步骤完成：

（1）在Hue的配置文件中，设置以下参数：

[spark]
...
# Spark settings
...
spark_host=<Spark服务器IP地址>
spark_port=<Spark服务器端口>

（2）在Spark的配置文件中，设置以下参数：

spark.authenticate=true
spark.authenticate.secret=<Spark认证密钥>
spark.master=yarn
spark.eventLog.enabled=true
spark.eventLog.dir=<Spark事件日志目录>

6. 配置SparkSQL的连接，可以通过以下步骤完成：

（1）在Hue的配置文件中，设置以下参数：

[spark]
...
# SparkSQL settings
...
spark_sql_host=<SparkSQL服务器IP地址>
spark_sql_port=<SparkSQL服务器端口>

（2）在SparkSQL的配置文件中，设置以下参数：

spark.authenticate=true
spark.authenticate.secret=<SparkSQL认证密钥>
spark.sql.catalogImplementation=hive

7. 配置PySpark的连接，可以通过以下步骤完成：

（1）在Hue的配置文件中，设置以下参数：

[spark]
...
# PySpark settings
...
pyspark_host=<PySpark服务器IP地址>
pyspark_port=<PySpark服务器端口>

（2）在PySpark的配置文件中，设置以下参数：

spark.authenticate=true
spark.authenticate.secret=<PySpark认证密钥>

### 回答2：
CDH6.3是一款开源的大数据平台，它拥有众多的开源项目和工具，但是如果不能充分发挥这些工具的功能，即使搭建了CDH6.3也无法完成数据处理和分析任务。因此，在CDH6.3中，我们不仅需要熟悉各个组件的使用，还需要对它们进行配置，以满足我们的具体需求。

Hue是CDH6.3中非常流行的一个web界面，它提供了对各种Hadoop组件的操作，包括MySQL、Hive、HBase、Spark、SparkSQL和Pyspark。下面是它们的配置过程：

MySQL配置：在Hue的配置文件中，需要设置数据库连接信息，包括数据库类型、地址、端口、用户名和密码等。配置好后，就可以在Hue上操作MySQL数据库。

Hive配置：在Hue中配置Hive相关配置需要设置一个元数据库，可以使用MySQL作为元数据存储库，配置还包括HDFS和YARN等相关配置。完成配置后，用户可以在Hue上运行Hive查询。

HBase配置：在Hue中配置HBase需要配置Hue和HBase的一些参数，主要是关于Hue的HBase API的参数，以及Hue主机的HBase客户端配置。完成配置后，用户可以使用HBase浏览器在Hue上访问HBase。

Spark配置：在Hue中集成Spark最直接的方法是通过Livy服务来连接Spark，配置需要指定Spark主机地址和端口等参数。配置好后，用户就可以在Hue上运行Spark任务。

SparkSQL配置：在Hue中配置SparkSQL需要在LIVY服务中设置SparkSQL的执行环境参数。由于SparkSQL依赖于Spark集群，因此需要在Livy服务中指定Spark集群的信息。同时，需要为Hive配置一个metastore用于SparkSQL的元数据存储。

Pyspark配置：Hue中集成Pyspark与Spark配置类似，通过Livy服务连接Pyspark，需要指定Python路径和Pyspark程序路径等参数。

总之，通过Hue配置CDH6.3中的组件，可以使用户在Web界面上方便的操作和管理各个组件，提高数据处理和分析效率。

### 回答3：
CDH是一个基于Apache Hadoop生态系统的分布式数据处理平台。Hue是CDH平台上一个重要的Web UI的组件，提供了图形界面来管理大数据。在CDH6.3中，Hue的配置涉及集成多个组件，包括MySQL、Hive、HBase、Spark、Spark SQL和PySpark。

集成MySQL：

1. 在Hue配置文件中，开启MySQL的支持，启用以下参数：[[database]]，type=mysql，host=localhost，port=3306，user=hueuser，password=huepassword，name=huedb。

2. 在MySQL中创建一个Hue用户并授权，使用以下命令：CREATE USER 'hueuser'@'<Hue主机>' IDENTIFIED BY 'password'; GRANT ALL PRIVILEGES ON huedb.* TO 'hueuser'@'<Hue主机>';

3. 在Hue服务器上安装MySQL JDK依赖项和MySQL客户端依赖项，运行以下命令：

sudo yum install mysql-connector-java --skip-broken

sudo yum install mysql --skip-broken

4. 重启Hue服务。

集成Hive：

1. 在Hue配置文件中，开启Hive的支持，启用以下参数：[[beeswax]]，hive_server_host=localhost，hive_server_port=10000。

2. 配置Hive JDBC驱动程序，将hive-jdbc.jar拷贝到Hue服务器上，并在 /etc/hue/conf/hue.ini 中配置以下：

[jdbc]

# The JDBC driver to use to connect to Hive

hive_jdbc_jar=/usr/hdp/current/hive-client/lib/hive-jdbc.jar

3. 重启Hue服务。

集成HBase：

1. 在Hue配置文件中，开启HBase的支持，启用以下参数：[[hbase]]，hbase_clusters=CDHCluster，hbase_clusters_live=CDHCluster。

2. 将 HBase 配置文件复制到 Hue 安装目录 /etc/hue/conf.dist 的 /etc/hue/conf/ 目录中。

3. 使用以下命令指定HBASE_HOME环境变量：

export HBASE_HOME=/usr/lib/hbase

4. 启动Hue服务。

集成Spark 和 Spark SQL：

1. 在Hue配置文件中，开启Spark和Spark SQL的支持，启用以下参数：

[[spark]]

livy_server_host=localhost

livy_server_port=8998

[[sparksql]]

pyspark_submit_args=--master yarn-cluster --deploy-mode client

2. 安装Livy服务器，Livy是Spark的REST接口，通过Livy可以远程提交Spark作业。Livy服务器和Spark集群必须安装在同一台服务器上。

3. 在/etc/hue/conf/hue.ini文件中配置Livy服务器信息：

[livy]

server_url=http://localhost:8998

4. 重启Hue服务。

集成PySpark：

1. 在Hue配置文件中，开启PySpark的支持，启用以下参数：[[spark]]，enable_pyspark=true，pyspark_submit_args=--master yarn-cluster --deploy-mode client。

2. 修改spark-env.sh文件，打开该文件并配置以下参数：

export PYTHONPATH=/usr/lib/spark/python/:/usr/lib/spark/python/lib/py4j-0.9-src.zip:/usr/lib/hue/tools/lib/python

3. 重启Hue服务。

通过以上步骤，CDH6.3中的Hue已经成功集成了MySQL、Hive、HBase、Spark、Spark SQL和PySpark，用户可以使用Hue提供的Web UI来管理和查询大数据集群。