hue

hue 用户权限分配 一、问题背景 CDH集群原来在使用hue部署oozie工作流的时候发现不能够运行工作流，因为当时hue创建用户时设置root为初始用户，而root用户不属于supergroup组，不能够调用集群中任何组件，为了解决这个问题，当时查参考了 CDH权限不够，修改用户和用户组为root 这篇文章的做法后面来看，只是治标不治本，并没有完全解决后面hue中如果设置其他用户后，其他用户所具有的权限问题，也没有深入讲解CDH组件用户权限问题。 今天这篇文章讲解的几个点 ： 如何将集群内部组件恢复到原来的设置，并且让现在拥有的root用户继续能够调用工作流 在hue中添加新的用户，并让新的用户具有调用其他组件的权限 那个用户才是hue默认的初始用户 二 、恢复集群默认设置 1. 各个组件目录所属用户以及权限恢复到默认 /var/log 目录下涉及目录所属用户修改 sudo chown -R hdfs:hadoop /var/log/hadoop-hdfs sudo chown -R mapred:hadoop /var/log/hadoop-mapreduce sudo chown -R yarn:hadoop /var/log/hadoop-yarn sudo chown -R httpfs:httpfs /var/log/hadoop-httpfs sudo chown

说在前面的话 　　我的机器是总共4台，分别为 ubuntucmbigdata1、ubuntucmbigdata2、ubuntucmbigdata3和ubuntucmbigdata4。（注意啦，以下是针对Ubuntu系统的） 　　在 ubuntucmbigdata1 上执行了 sudo apt-get install cloudera-manager-daemons cloudera-manager-server sudo apt-get install cloudera-manager-daemons cloudera-manager-agent 　　即，ubuntucmbigdata1是既做server，又做agent。 　　在 ubuntucmbigdata2、ubuntucmbigdata3和ubuntucmbigdata4 上执行了 sudo apt-get install cloudera-manager-daemons cloudera-manager-agent 　　即，ubuntucmbigdata2、3、和4是只做agent。 　　在ubuntucmbigdata1、ubuntucmbigdata2、ubuntucmbigdata3、ubuntucmbigdata4上 新建文件 sudo vi /etc/apt/sources.list.d/cloudera

Hue安装 关于Hue的编译和安装详见我的另一片博客： https://blog.csdn.net/DataIntel_XiAn/article/details/103543368 配置Hue [hbase] hbase_clusters=(Cluster|hadoop:9090) hbase_conf_dir=/home/hadoop/hbase/conf 启动测试 首先应保证thrift服务启动（ hbase-daemon.sh start thrift ），查看HBase数据发现连接超时，原因不知，参考 hbase.regionserver.thrift.framed Description Use Thrift TFramedTransport on the server side. This is the recommended transport for thrift servers and requires a similar setting on the client side. Changing this to false will select the default transport, vulnerable to DoS when malformed requests are issued due to THRIFT-601. Default false

HUE部署简介 #1、Hue的压缩包的下载 http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/hue-3.9.0-cdh5.14.0.tar.gz 下载成功后上传到linux上 cd /export/servers/ 解压 tar -zxvf hue-3.9.0-cdh5.14.0.tar.gz #2、编译初始化工作 yum install -y asciidoc cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-gssapi cyrus-sasl-plain gcc gcc-c++ krb5-devel libffi-devel libxml2-devel libxslt-devel make openldap-devel python-devel sqlite-devel gmp-devel #3、2.2．Hue初始化配置cd /export/servers/hue-3.9.0-cdh5.14.0/desktop/conf vim hue.ini #通用配置 [desktop] secret_key=gsafkjygauovbkajgf http_host=node01 is_hue_4=true time_zone=Asia/Shanghai server_user=root server_group=root default_user

微信公众号：易执 如有问题或建议，请公众号留言 Seaborn是基于matplotlib的Python可视化库。 它提供了一个高级界面来绘制有吸引力的统计图形。Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，不需要 经过大量的调整就能使你的图变得精致。 注：所有代码均在IPython notebook中实现 barplot(条形图) 条形图表示数值变量与每个矩形高度的中心趋势的估计值，并使用误差线提供关于该估计值附近的不确定性的一些指示。具体用法如下： seaborn.barplot(x=None, y=None, hue=None, data=None, order=None, hue_order=None, estimator=(function mean), ci=95, n_boot=1000, units=None, orient=None, color=None, palette=None, saturation=0.75, errcolor='.26', errwidth=None, capsize=None, dodge=True, ax=None, **kwargs) 接下来还是通过具体例子学习里面的一些参数的用法： %matplotlib inline import pandas as pd import

注意修改完HDFS相关配置后，需要把配置scp给集群中每台机器，重启hdfs集群。 1.1．修改core-site.xml配置 <!—允许通过httpfs方式访问hdfs的主机名 --> <property> <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name> <value>*</value> </property> <!—允许通过httpfs方式访问hdfs的用户组 --> <property> <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name> <value>*</value> </property> 1.2．修改hdfs-site.xml配置 <property> <name>dfs.webhdfs.enabled</name> <value>true</value> </property> 1.3．修改 hue.ini cd /export/servers/hue-3.9.0-cdh5.14.0/desktop/conf vim hue.ini [[hdfs_clusters]] [[[default]]] fs_defaultfs=hdfs://node-1:9000 webhdfs_url=http://node-1:50070/webhdfs/v1 hadoop_hdfs_home= /export

修改hue.ini 需要把mysql的注释给去掉 。 [ [ [ mysql ] ] ] nice_name = "My SQL DB" engine = mysql host = hadoop01 port = 3306 user = root password = 123456 重启hue cd /export/servers/hue-3.9.0-cdh5.14.0/ build/env/bin/supervisor 来源： CSDN 作者： 大数据AIRDE 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42072754/article/details/103519458