hue定义：

　　　　HUE=Hadoop User Experience

　　　　个人理解：可视图的webui界面，方便大数据技术之间的CRUD操作。

　　　　官方定义：Hue是一个能够与Apache Hadoop交互的Web应用程序。一个开源的Apache Hadoop UI。

　　　　特性：　　一个HDFS的文件浏览器，一个MapReduce/YARN的Job浏览器，一个 HBas的浏览器，Hive，Pig，Cloudera Impala 和 Sqoop2 的查询编辑器。它还附带了一个Oozie的应用程序，用于创建和监控工作流程，一个Zookeeper浏览器和SDK。

　　　　演变：　　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。

hue的核心功能：

　　　　

• • SQL编辑器，支持Hive, Impala, MySQL, Oracle, PostgreSQL, SparkSQL, Solr SQL, Phoenix…
  • 搜索引擎Solr的各种图表
  • Spark和Hadoop的友好界面支持
  • 支持调度系统Apache Oozie，可进行workflow的编辑、查看

　　　　HUE提供的这些功能相比Hadoop生态各组件提供的界面更加友好，但是一些需要debug的场景可能还是需要使用原生系统才能更加深入的找到错误的原因。

　　　　HUE中查看Oozie workflow时，也可以很方便的看到整个workflow的DAG图，不过在最新版本中已经将DAG图去掉了，只能看到workflow中的action列表和他们之间的跳转关系，想要看DAG图的仍然可以使用oozie原生的界面系统查看

 

hue的架构：

　　　　Hue 是一个Web应用，用来简化用户和Hadoop集群的交互。Hue技术架构，如下图所示，从总体上来讲，Hue应用采用的是B/S架构，该web应用的后台采用python编程语言别写的。大体上可以分为三层，分别是前端view层、Web服务层和Backend服务层。Web服务层和Backend服务层之间使用RPC的方式调用。　　

　　　　

hue与其他技术的整合

　　　　由于大数据框架很多，为了解决某个问题，一般来说会用到多个框架，但是每个框架又都有自己的web UI监控界面，对应着不同的端口号。比如HDFS(50070)、YARN(8088)、MapReduce(19888)等。这个时候有一个统一的web UI界面去管理各个大数据常用框架是非常方便的。这就使得对大数据的开发、监控和运维更加的方便。

　　　　　　　　

从上图可以看出，Hue几乎可以支持所有大数据框架，包含有HDFS文件系统对的页面(调用HDFS API，进行增删改查的操作)，有HIVE UI界面(使用HiveServer2，JDBC方式连接，可以在页面上编写HQL语句，进行数据分析查询)，YARN监控及Oozie工作流任务调度页面等等。Hue通过把这些大数据技术栈整合在一起，通过统一的Web UI来访问和管理，极大地提高了大数据用户和管理员的工作效率。这里总结一下Hue支持哪些功能：

• 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、Coordinator和Bundle
• 支持HBase浏览器，能够可视化数据、查询数据、修改HBase表
• 支持Metastore浏览器，可以访问Hive的元数据，以及HCatalog
• 支持Job浏览器，能够访问MapReduce Job（MR1/MR2-YARN）
• 支持Job设计器，能够创建MapReduce/Streaming/Java Job
• 支持Sqoop 2编辑器和仪表板（Dashboard）
• 支持ZooKeeper浏览器和编辑器
• 支持MySql、PostGresql、Sqlite和Oracle数据库查询编辑器
• 使用sentry基于角色的授权以及多租户的管理.（Hue 2.x or 3.x）

补充：

　　

hue支持的框架          -> hadoop               -> HDFS                    -> CRUD               -> yarn                    -> 任务的监控                         -> 自动刷新，权限管理          -> oozie               -> 任务的监控及调度               -> 便捷的任务流的图形化的编写          -> PIG          -> hive               -> 提供简洁的图形化操作界面               -> 提供报表的生成          -> impala          -> hbase          -> sqoop2          -> RDBMS               -> MySQL               -> oracle