Hive on Hue Hue提供了Hive图形化管理功能，使用户可以通过界面的方式查询Hive的不同数据。 查询编辑器使用介绍 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 在左侧导航栏单击编辑器，然后选择“Hive”，进入“Hive”。 执行Hive HQL语句

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Oozie on Hue 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高危管理操作。如需操作，建议在确认对业务没有影响后通过各组件的相应操作方法进行处理，

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使用Hue 访问Hue WebUI界面 创建Hue操作任务 配置HDFS冷热数据迁移 Hue常用配置参数 Hue日志介绍 Hue常见问题 Hue故障排除

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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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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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MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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MapReduce任务长时间无进展 问题 MapReduce任务长时间无进展。 回答 一般是因为内存太少导致的。当内存较小时，任务中拷贝map输出的时间将显著增加。 为了减少等待时间，您可以适当增加堆内存空间。 任务的配置可根据mapper的数量和各mapper的数据大小来进行优

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通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false

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hue-ha-status.log Hue HA状态监控日志。 get-hue-health.log Hue健康状态日志。 hue-health-check.log Hue健康检查日志。 hue-refresh-config.log Hue配置刷新日志。 hue-script-log.log Manager界面的Hue操作日志。

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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别节点出现软硬件故障的概率会增大，并且会因此延长整个任务的执行时间（运行完成的任务会等待异常设备运行完成）。推测执行通过将一个task分给多台机器运行，取首先运行完成的节点。对于小集群，可以将该功能关闭。

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通过Windows系统提交MapReduce任务 配置场景 用户将MapReduce任务从Windows上提交到Linux上运行，则“mapreduce.app-submission.cross-platform”参数值需配置为“true”。若集群无此参数，或参数值为“false

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配置MapReduce任务推测执行 操作场景 当集群规模很大时（如几百上千台节点的集群），个别节点出现软硬件故障的概率会增大，并且会因此延长整个任务的执行时间（运行完成的任务会等待异常设备运行完成）。推测执行通过将一个task分给多台机器运行，取首先运行完成的节点。对于小集群，可以将该功能关闭。

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审计日志 修改审计转储配置 导出审计日志 备份恢复 创建备份任务 执行备份任务 批量执行备份任务 停止备份任务 删除备份任务 修改备份任务 锁定备份任务 解锁备份任务 创建恢复任务 执行恢复任务 停止恢复任务 重试恢复任务 删除恢复任务 多租户 保存静态配置 添加租户 删除租户 关联租户服务

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在Hue WebUI使用HiveQL编辑器 操作场景 用户需要使用图形化界面在集群中执行HiveQL语句时，可以通过Hue完成任务。 访问“Query Editors” 访问Hue WebUI，请参考访问Hue WebUI界面。 选择“Query Editors > Hive”，进入“Hive”。

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MapReduce任务commit阶段优化 操作场景 默认情况下，如果一个MR任务会产生大量的输出结果文件，那么该job在最后的commit阶段，会耗费较长的时间将每个task的临时输出结果commit到最终的结果输出目录。特别是在大集群中，大Job的commit过程会严重影响任务的性能表现。

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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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Hue故障排除 使用Hive输入use database语句失效 使用Hue WebUI访问HDFS文件失败 在Hue页面上传大文件失败 集群未安装Hive服务时Hue原生页面无法正常显示 访问Hue原生页面时间长，文件浏览器报错Read timed out 父主题： 使用Hue

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again later. 原因分析 Hue配置过期。 MRS 2.0.1及之后版本的单Master节点集群中，Hue服务需要手动修改配置。 解决办法 Hue配置过期，重启Hue服务即可。 在MRS 2.0.1及之后版本，单Master节点的集群Hue服务需要手动修改配置。 登录Master节点。

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