本文主要讲解了如何安装并启动Hue 4.1.0，然后连接impala集群进行sql查询。其中，还包含了在安装部署过程中遇到的一些问题，希望可以帮助到大家。
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统，最早是由Cloudera Desktop演化而来，由Cloudera贡献给开源社区，它是基于Python Web框架Django实现的。通过使用Hue我们可以在浏览器端的Web控制台上与Hadoop集群进行交互来分析处理数据，例如操作HDFS上的数据，运行MapReduce Job等等。很早以前就听说过Hue的便利与强大，一直没能亲自尝试使用，下面先通过官网给出的特性，通过翻译原文简单了解一下Hue所支持的功能特性集合：
在使用Hue时通过SQL查询Hive和Impala数据或在浏览文件系统时可以通过Hue提供的下载功能下载数据文件，这样会导致任意用户都可以随意下载数据，有数据泄露的风险。通过Sentry集成可以控制用户访问和查看有限的数据或表，但是如何禁止用户通过Hue下载数据呢？
在hue的使用过程中，由于hue会永久的保存所有数据，并且不会自动的去清理desktop_document, desktop_document2, oozie*, beeswax*这些tables里的data,因此在长时间高频次的使用后，可能会导致hue的性能下降，造成hue的登陆，运行，使用缓慢等性能问题。本文主要介绍如何进行hue的数据的清理。
示例基于Centos7安装Hue,安装前需要安装大量的软件和包，因为python和c必须的依赖包
相信大家在看了小菌的上一篇博客《Apache Hue 介绍》后,对Hue已经有了一个大致的理解。本篇博客，小菌将为大家带来Hue的安装,配置,编译！
Hue在最新的4.6.0版本中，提供了编译docker镜像的选项，然后我们可以使用已经编译好的镜像来启动hue服务。在之前的版本中（例如4.2.0、4.3.0等），如果要部署hue服务，我们需要在相应的服务器上安装依赖包，然后下载hue的源码，编译完成之后再启动服务。对于有些系统，编译会出现各种问题，不同的版本错误还不一样，非常麻烦。因此，docker部署hue还是非常方便的，省去了我们每次都要重复编译的麻烦，并且可以在一个服务器上启动多个hue服务，配置文件保持不变的情况下，只要hue默认的端口号映射到宿主机的不同端口号即可。下面就跟大家介绍一些，在使用docker部署hue的时候，我们该如何配置连接到带有kerberos认证的Impala集群。
Hue是一个可快速开发和调试Hadoop生态系统各种应用的一个基于浏览器的图形化用户接口。
在前面的文章《6.3.0-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
访问ip:8888/about/#step2，点击下载Oozie Editor/Dashboard，可以下载应用程序示例。如下图所示：
在前面的文章《5.16.2-如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
因为测试需求，需要将各个开源平台整合到一个大的平台中，所以引入了hue，具体操作步骤如下： 此次引入了有postgre，hive，phoenix，hbase，yarn，hdfs
在前面的文章《如何将CM内嵌PostgreSQL服务迁移至外部PostgreSQL服务》介绍了将CM内嵌的PostgreSQL迁移至外部PostgreSQL，因为CM内嵌的PostgreSQL数据库不支持直接迁移至MySQL。本篇文章Fayson主要介绍如何将集群使用的外部PostgreSQL迁移至MySQL数据库。
这两天，打算给现有的Apache Hadoop2.7.1的集群装个hue，方便业务人员使用hue的可视化界面，来做一些数据分析任务，这过程遇到不少问题，不过大部分最终都一一击破，收获经验若干，折腾的过程，其实也是一个学习的过程，一个历练的过程，我相信优秀的人，都是经历过无数磨难成就的，并且有着坚持不放弃的心态，迎接各种挑战，如果你总是遇到困难就放弃，那么你永远也不能成为最优秀的人，废话不多说了，下面开始进入正题： 框架版本如下： Centos6.5 Apache Hadoop2.7.1 Apac
CDP7.1.8及更高版本中Hue使用Python3环境，因此必须在集群的所有节点安装Python3.8。同时还必须为PostgreSQL、MySQL或MariaDB数据库安装相应的驱动包，确保Hue通过驱动包可以正常的访问数据库，如下操作步骤主要基于CentOS7版本：
Hue和hive等安装不同，需要进行编译安装，所以安装起来较为复杂。具体安装步骤：
Hue 保持查询线程处于活动状态，直到您关闭它。 有一种方法可以在 Hue 上设置超时。
大家好，我是俊欣，今天来和大家分享一下“如何用Pandas来绘制交互式的图形”，希望读者朋友们读了之后能够有所收获。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 《Java版人脸跟踪三部曲》全文链接 《极速体验》 《开发设计》 《编码实战》 本篇概览 作为《Java版人脸跟踪三部曲》系列的终篇，本文会与大家一起写出完整的人脸跟踪应用代码 前文《开发设计》中，已经对人脸跟踪的核心技术、应用主流程、异常处理等方方面面做了详细设计，建议您简单回顾一下 接下来，自顶向下，先整体设计好主框架和关键类 程序主框架和关键类 听欣宸唠叨
https://github.com/bubbliiiing/object-detection-augmentation
在进行CDH集群安装部署的时候，官方提供了三种方式，parcels、packages以及tarball，官方推荐使用parcels的方式进行安装，这也是最常用的安装方式，通常我们使用CM图形化界面的操作方式来安装CDH集群，本文档将介绍的是官方提供的另一种安装方式，使用packages安装，即rpm包的方式进行CDH集群的安装，并且本次安装是使用没有CM的方式进行安装。
用Python做数据分析离不开pandas，pnadas更多的承载着处理和变换数据的角色，pands中也内置了可视化的操作，但效果很糙。
在前面的文档中，介绍了在有CM和无CM两种情况下使用rpm方式安装CDH5.10.0，本文档将介绍如何在无CM的情况下使用rpm方式安装CDH6.2.0，与之前安装C5进行对比。
目前，我们内部使用hue作为图形界面工具，通过beeswax来连接impala集群进行sql查询。用户反馈在对查询结果使用Excel进行保存之后报错，错误信息如下所示：
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/52352818
官方文档地址: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/latest.html
本系列是数据可视化基础与应用的第04篇seaborn，是seaborn从入门到精通系列第1-2篇。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。主要介绍基于seaborn实现数据可视化。
以上三种方法也可以只使用于关键数据，具体使用哪种方法，可以根据自己集群的规模和数据量大小具体选择。
下载类库Numpy， SciPy， matplotlib， pandas 和 seaborn。可以参考本文
在之前的文档中介绍了如何用CM接管无CM以rpm方式安装的CDH5.10.0，本文档同样会介绍如何使用Cloudera Manager来接管一个无Cloudera Manager管理的CDH集群，只不过这次的版本是CDH6.2.0。
相信大家一定会seaborn或者matplotlib这几个模块感到并不陌生，通常大家会用这几个模块来进行可视化图表的制作，为了让我们绘制的图表更具交互性，今天小编来给大家介绍个组件。
解压之后将libjpam.s复制到/usr/local/service/hadoop/lib/native中
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇是《Java版人脸跟踪三部曲》系列的第二篇，前文体验了人脸跟踪的效果，想要编码实现这样的效果，咱们需要做好设计工作，也就是本篇的任务 本篇主要包含以下内容： 核心逻辑 重要知识点：HSV、HUE 重要知识点：反向投影 重要知识点：CamShift 重要知识点：JavaCV的API支持 如何开局？ 前文的完整功能分析 异常处理 期待下一篇的实战（虎年
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
在部署CDH集群时，可能使用tar包或者rpm包的方式安装的集群，但是在部署时并没有采用Cloudera Manager来对集群进行管理，在使用过程中，集群数据量日益增长，组件慢慢变多，因此想将现有的集群使用Cloudera Manager来进行管理，本文档将介绍如何使用Cloudera Manager来接管一个无Cloudera Manager管理的CDH集群。
其主要应用领域有LED全彩发光字灯串，全彩LED模组，LED像素屏，各种电子产品，电子设备跑马灯等。 WS2812最牛的地方除了内部包含了智能数字接口数据锁存信号整形放大驱动电路和高精度内部振荡器外，还采用了单线归零码的通讯方式：每个WS2812在上电复位以后，DIN端接收从控制器传输过来的数据，首先送过来的24bit数据被第一个WS2812提取后，送到其内部的数据锁存器，剩余的数据经过内部整形处理电路整形放大后通过DO端口开始转发输出给下一个级联的WS2812，每经过一个WS2812的传输，信号减少24bit。每个WS2812采用自动整形转发技术，使得该WS2812的级联个数不受信号传送的限制，仅仅受限信号传输速度要求。 采用这种通信方式的好处是大大节约了单片机管脚资源。例如做一个流水灯，如果采用传统的LED一般情况需要跟LED数量相同的单片机引脚（想想就心疼），但是使用WS2812就不一样了，一个单片机引脚就可以控制百级数量的灯带，而且还是全彩的，是不是感觉很神奇，很方便。由于WS2812采用单线的通信方式，其通过不同的脉冲长度来表示。
一个精心设计的可视化程序有一些特别之处。颜色突出，层次很好地融合在一起，整个轮廓流动，整个程序不仅有一个很好的美学质量，它也为我们提供了有意义的技术洞察力。
补充: 为什么 在 Hadoop 2.x 中 HDFS 中有 ZKFC 进程，而 yarn 却没有？ 在 Hadoop 1.x 升级到 Hadoop 2.x 的过程中，考虑到向下兼容的问题， NameNode 进程没有嵌入 ZKFC 中的代码，而另外开辟一个进程 ZKFC 。 再者由于 Hadoop 1.x 中没有 yarn 组件，Hadoop 2.x 中才出现的 yarn 组件， 所以 yarn 不用考虑向下兼容的问题，即 ResourceManager 进程就直接嵌入 ZKFC 中的代码，只运行一个进程。
Matplotlib虽然提供了丰富而强大的接口用于数据的可视化，但在展现多类数据关系时，需要较多数据处理过程，语句就变得繁琐，因此seaborn针对这类需求，基于matplotlib提供了更高层的接口，擅长统计数据的可视化。seaborn可视化的写法和matplotlib基本相同。其代码框架如下：
【大数据搭建HDP3.x】Ambari2.7.4+HDP3.1.4离线搭建教程（上）
Hue是一个开源的Apache Hadoop UI系统，由Cloudera Desktop演化而来，最后Cloudera公司将其贡献给Apache基金会的Hadoop社区，它是基于Python Web框架Django实现的。
Kerberos是由麻省理工（MIT）开发，对三方进行验证鉴权的服务安全管理系统。该系统很好的体现了西方三权分立的思想，其名字也很形象，来源于希腊神话地狱三个脑袋的看门狗。
执行Hive SQL脚本查询mytable表数据前10条，field以”\t”分割，并输出到hdfs指定路径。
https://www.bilibili.com/video/bv1fr4y1T7TB
特别说明：该专栏文章均来源自微信公众号《大数据实战演练》，欢迎关注！
CDP PVC BASE7.1.8是Cloudera与Hortonworks合并后，第一个融合CDH和HDP所有组件的on-premise并且可用于生产环境的新功能版本，CDP PvC Base主要由Cloudera Runtime构成，Cloudera Runtime由超过40个开源项目组成，当然CDP PvC Base还包括其它功能如管理功能Cloudera Manager，Key Management，专业支持等。Cloudera Runtime的主要组件版本如下图所示：
Hue是一个以Hadoop平台为基础的Web客户端工具，Hue不仅可以集成大数据平台的Hive、Impala、HBase、Solr等组件，提供易于操作的Web界面。同样在3.8版本以后还提供了Notebook组件（支持多种编程语言），可以参考Fayson前面的文章《如何在Hue中添加Spark Notebook》。Hue同时也支持集成RDBMS数据库（Oracle、Postgresql、MySQL等），本篇文章Fayson以MySQL为例介绍如何在Hue中集成MySQL数据库。
数据集中的数据类型有很多种，除了连续的特征变量之外，最常见的就是类目型的数据类型了，常见的比如人的性别，学历，爱好等。这些数据类型都不能用连续的变量来表示，而是用分类的数据来表示。
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