记得更改完core-site.xml以后必定要重启hdfs与yarn集群java
<property>node
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>mysql
<value>*</value>web
</property>sql
<property>shell
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>数据库
<value>*</value>apache
</property>vim
<property>api
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
在node01机器上面执行如下命令
cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
sbin/stop-dfs.sh
sbin/start-dfs.sh
sbin/stop-yarn.sh
sbin/start-yarn.sh
cd /export/servers/hue-3.9.0-cdh5.14.0/desktop/conf
vim hue.ini
配置咱们的hue与hdfs集成
[[hdfs_clusters]]
[[[default]]]
fs_defaultfs=hdfs://node01.hadoop.com:8020
webhdfs_url=http://node01.hadoop.com:50070/webhdfs/v1
hadoop_hdfs_home=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
hadoop_bin=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/bin
hadoop_conf_dir=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop
配置咱们的hue与yarn集成
[[yarn_clusters]]
[[[default]]]
resourcemanager_host=node01
resourcemanager_port=8032
submit_to=True
resourcemanager_api_url=http://node01:8088
history_server_api_url=http://node01:19888
若是须要配置hue与hive的集成,咱们须要启动hive的metastore服务以及hiveserver2服务(impala须要hive的metastore服务,hue须要hive的hiveserver2服务)
修改hue.ini
[beeswax]
hive_server_host=node03.hadoop.com
hive_server_port=10000
hive_conf_dir=/export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0/conf
server_conn_timeout=120
auth_username=root
auth_password=123456
[metastore]
#容许使用hive建立数据库表等操做
enable_new_create_table=true
去node03机器上启动hive的metastore以及hiveserver2服务
cd /export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0
nohup bin/hive --service metastore & (若是配置了hive的环境变量,则能够省略bin/的路径)
nohup bin/hive --service hiveserver2 &(若是配置了hive的环境变量,则能够省略bin/的路径)
从新启动hue,而后就能够经过浏览器页面操做hive了
中止hue的服务进程
修改hue.ini配置文件
[impala]
server_host=node03
server_port=21050
impala_conf_dir=/etc/impala/conf
找到databases 这个选项,将这个选项下面的mysql注释给打开,而后配置mysql便可,大概在1547行
[[[mysql]]]
nice_name="My SQL DB"
engine=mysql
host=node03.hadoop.com
port=3306
user=root
password=123456
cd /export/servers/hue-3.9.0-cdh5.14.0/
build/env/bin/supervisor
在咱们hive当中执行任意的查询,只要是须要跑MR的程序,就会报错,发现权限不够的异常,具体详细信息以下:
INFO : Compiling command(queryId=root_20180625191616_d02efd23-2322-4f3d-9cb3-fc3a06ff4ce0): select count(1) from mystu
INFO : Semantic Analysis Completed
INFO : Returning Hive schema: Schema(fieldSchemas:[FieldSchema(name:_c0, type:bigint, comment:null)], properties:null)
INFO : Completed compiling command(queryId=root_20180625191616_d02efd23-2322-4f3d-9cb3-fc3a06ff4ce0); Time taken: 0.065 seconds
INFO : Concurrency mode is disabled, not creating a lock manager
INFO : Executing command(queryId=root_20180625191616_d02efd23-2322-4f3d-9cb3-fc3a06ff4ce0): select count(1) from mystu
INFO : Query ID = root_20180625191616_d02efd23-2322-4f3d-9cb3-fc3a06ff4ce0
INFO : Total jobs = 1
INFO : Launching Job 1 out of 1
INFO : Starting task [Stage-1:MAPRED] in serial mode
INFO : Number of reduce tasks determined at compile time: 1
INFO : In order to change the average load for a reducer (in bytes):
INFO : set hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=<number>
INFO : In order to limit the maximum number of reducers:
INFO : set hive.exec.reducers.max=<number>
INFO : In order to set a constant number of reducers:
INFO : set mapreduce.job.reduces=<number>
ERROR : Job Submission failed with exception 'org.apache.hadoop.security.AccessControlException(Permission denied: user=admin, access=EXECUTE, inode="/tmp":root:supergroup:drwxrwx---
咱们须要给hdfs上面的几个目录执行权限便可
hdfs dfs -chmod o+x /tmp
hdfs dfs -chmod o+x /tmp/hadoop-yarn
hdfs dfs -chmod o+x /tmp/hadoop-yarn/staging
或者咱们能够这样执行
hdfs dfs -chmod -R o+x /tmp
能够将/tmp目录下全部的文件及文件夹都赋予权限
继续执行hive的任务就不会报错了
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课程总结:
impala:sql语句的一个查询工具,
特色:比较快
缺点:占用内存大
impala架构:
impala-server:从节点 主要用于执行sql语句的查询
impala-catalog:主节点 主要用于存储元数据信息
impala-state-store: 主节点 主要用于保存一些sql语句的执行状态
impala的安装:没有提供tar.gz的安装包,使用rpm的安装包来进行安装
下载一个rpm的仓库,5个G,全部的大数据软件均可以经过rpm包方式来进行安装
制做本地的yum源 搞定
第一个:配置文件
第二个:httpd服务
第三个:rpm的仓库
进行安装 搞定
impala的配置: 搞定
impala须要三个核心配置文件 hdfs-site.xml core-site.xml hive-site.xml
impala的配置文件也得须要更改
impala的语法的使用:
进入impala-shell以前的一些参数
impala-shell -q 与hive -e 相似,不进入impala的shell交互窗口直接执行sql语句
impala-shell -f 与hive -f 相似,直接执行sql脚本
impala-shell -r 刷新元数据信息,进入impala-shell以前刷新元数据信息,全量的刷新,若是数据量比较大,性能消耗比较大
进入impala-shell以后的一些参数
refresh dbName.tabName 局部的刷新,只刷新某张已经存在的表的元数据信息
invalidate metadata 全量的刷新,,适用于hive当中新建的数据库或者数据库表的状况
impala的建库建表语法:与hive建库建表如出一辙,参见hive的表建立
impala的sql语法:与hive的sql语法相似,参见hive的sql语法
impala的数据导入的几种方式: 搞定
load datal 这种加载数据的方式,只能从hdfs上面加载数据
insert into table select
impala java 开发 了解
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hue:主要是与其余的各个框架整合使用,hue自己不提供任何的功能
能够与hdfs,以及yarn整合
能够与hive以及impala整合
能够与mysql整合
编译的时候可能会通不过:删了从新编译