Hue安装配置实践

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: 默认基于轻量级sqlite数据库管理会话数据,用户认证和授权,可以自定义为MySQL、Postgresql,以及Oracle 基于文件浏览器(File Browser)访问HDFS 基于Hive编辑器来开发和运行Hive查询 支持基于Solr进行搜索的应用,并提供可视化的数据视图,以及仪表板(Dashboard) 支持基于Impala的应用进行交互式查询 支持Spark编辑器和仪表板(Dashboard) 支持Pig编辑器,并能够提交脚本任务 支持Oozie编辑器,可以通过仪表板提交和监控Workflow、Coor

基于Hadoop SLA认证机制实现权限控制

Hadoop集群上存储数据,同时基于MapReduce计算框架可以实现计算任务,那么无论是从数据保护的角度,还是从提交计算任务占用资源的角度来看,都需要存在一种权限管理与分配机制,能够很好地限制哪些人可以在HDFS上存储数据,哪些人可以利用集群的资源来处理特定的计算任务。当然,如果能够非常完美地解决这些问题是最好的。当前Hadoop本身提供的权限管理功能还不能满足普遍的需要,或者我们从Hadoop已有的一些简单或复杂的认证机制选择适合自己所在组织机构需要的,或者我们在外围开发一些权限管理系统与Hadoop整合作为补充。 对比Kerberos认证(Authentication)配置方式与SLA授权(Service Level Authorization)方式,Kerberos配置相当复杂,而且还要依赖于外部的密钥分发中心KDC(Key Distribution Center)服务器,如果KDC出现问题,那么就会导致依赖于KDC认证的整个Hadoop集群无法使用,鉴于此,对于一些相对小的开发团队来说还是更倾向于粗粒度的Hadoo