创建Hue操作任务 在Hue WebUI使用HiveQL编辑器 在Hue WebUI使用SparkSql编辑器 在Hue WebUI使用元数据浏览器 在Hue WebUI使用文件浏览器 在Hue WebUI使用作业浏览器 在Hue WebUI使用HBase 父主题： 使用Hue（ MRS

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创建Hue操作任务 通过Hue执行HiveQL 通过Hue执行SparkSQL 通过Hue查看Hive元数据 通过Hue管理HDFS文件 通过Hue管理Oozie作业 通过Hue管理HBase表 通过Hue执行HetuEngine SQL 父主题： 使用Hue

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Hue与其他组件的关系 Hue与Hadoop集群的关系 Hue与Hadoop集群的交互关系如图1所示。 图1 Hue与Hadoop集群 表1 Hue与其它组件的关系 名称 描述 HDFS HDFS提供REST接口与Hue交互，用于查询、操作HDFS文件。 在Hue把用户请求从用户

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce

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使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Mapreduce类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“MapReduce 作业”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“MapReduce

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使用Hue提交Oozie Streaming作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Streaming类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“数据流”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“Streaming”窗口中

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使用Hue提交Oozie Streaming作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Streaming类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“数据流”按钮，将其拖到操作区中。 在弹出的“Streaming”窗口中

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Hue基本原理 Hue是一组WEB应用，用于和MRS大数据组件进行交互，能够帮助用户浏览HDFS，进行Hive查询，启动MapReduce任务等，它承载了与所有MRS大数据组件交互的应用。 Hue主要包括了文件浏览器和查询编辑器的功能： 文件浏览器能够允许用户直接通过界面浏览以及操作HDFS的不同目录；

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直接重启 直接重启期间，不可新提交任务，正在运行Spark、Flink任务有重试机制不受影响。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 依赖NodeManager的remote shuffle Spark任务受影响，Flink任务有概率失败，Hive任务有概率失败。 滚动重启10节点耗时约25分钟。

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Hue Hue基本原理 Hue与其他组件的关系 Hue开源增强特性 父主题： 组件介绍

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通过Hue管理Oozie作业 操作场景 用户需要使用图形化界面查看集群中所有作业时，可以通过Hue完成任务。 Hue提供了Oozie作业管理器功能，使用户可以通过界面图形化的方式使用Oozie。 Hue界面主要用于文件、表等数据的查看与分析，禁止通过Hue界面对操作对象进行删除等

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使用Hue提交Oozie作业 使用Hue创建工作流 使用Hue提交Oozie Hive2作业 使用Hue提交Oozie HQL脚本 使用Hue提交Oozie Spark2x作业 使用Hue提交Oozie Java作业 使用Hue提交Oozie Loader作业 使用Hue提交Oozie

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直接重启 直接重启期间，不可新提交任务，正在运行Spark、Flink任务有重试机制不受影响。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 依赖NodeManager的remote shuffle Spark任务受影响，Flink任务有概率失败，Hive任务有概率失败。 滚动重启10节点耗时约25分钟。

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使用Hue提交Oozie作业 使用Hue创建工作流 使用Hue提交Oozie Hive2作业 使用Hue提交Oozie HQL脚本 使用Hue提交Oozie Spark2x作业 使用Hue提交Oozie Java作业 使用Hue提交Oozie Loader作业 使用Hue提交Oozie

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使用Hue WebUI操作Hive表 Hue汇聚了与大多数Apache Hadoop组件交互的接口，致力让用户通过界面图形化的方式轻松使用Hadoop组件。目前Hue支持HDFS、Hive、HBase、Yarn、MapReduce、Oozie和SparkSQL等组件的可视化操作。

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直接重启 直接重启期间，不可新提交任务，正在运行Spark、Flink任务有重试机制不受影响。 直接重启耗时约5分钟。 滚动重启 依赖NodeManager的remote shuffle Spark任务受影响，Flink任务有概率失败，Hive任务有概率失败。 滚动重启10节点耗时约25分钟。

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使用Hue提交Oozie Distcp作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Distcp类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“DistCp”按钮，将其拖到操作区中。 当前DistCp操作是否是跨集群操作。 是，执行4。

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使用Hue提交Oozie Distcp作业 操作场景 该任务指导用户通过Hue界面提交Distcp类型的Oozie作业。 操作步骤 创建工作流，请参考使用Hue创建工作流。 在工作流编辑页面，选择“DistCp”按钮，将其拖到操作区中。 当前DistCp操作是否是跨集群操作。 是，执行4。

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不同类型作业提交请参考以下章节： 使用Hue提交Oozie Hive2作业 使用Hue提交Oozie Spark2x作业 使用Hue提交Oozie Java作业 使用Hue提交Oozie Loader作业 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 使用Hue提交Oozie Sub workflow作业

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不同类型作业提交请参考以下章节： 使用Hue提交Oozie Hive2作业 使用Hue提交Oozie Spark2x作业 使用Hue提交Oozie Java作业 使用Hue提交Oozie Loader作业 使用Hue提交Oozie Mapreduce作业 使用Hue提交Oozie Sub workflow作业

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SQL），ODBC驱动程序和用户界面（Hue中的Impala查询UI）。这为实时或面向批处理的查询提供了一个熟悉且统一的平台。作为查询大数据的工具的补充，Impala不会替代基于MapReduce构建的批处理框架，例如Hive。基于MapReduce构建的Hive和其他框架最适合长时间运行的批处理作业。

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