实时监控 Hive 日志，并上传到 HDFS 中

Flume 要想将数据输出到 HDFS，依赖 Hadoop 相关 jar 包

检查/etc/profile.d/my_env.sh 文件，确认 Hadoop 和 Java 环境变量配置正确

创建 flume-file-hdfs.conf 文件

注：要想读取 Linux 系统中的文件，就得按照 Linux 命令的规则执行命令。由于 Hive日志在 Linux 系统中所以读取文件的类型选择：exec 即 execute 执行的意思。表示执行Linux 命令来读取文件。

添加如下内容:

# Name the components on this agent
a2.sources = r2
a2.sinks = k2
a2.channels = c2
# Describe/configure the source
a2.sources.r2.type = exec
a2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.log
# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:8020/flume/%Y%m%d/%H
#上传文件的前缀
a2.sinks.k2.hdfs.filePrefix = logs-
#是否按照时间滚动文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.round = true
#多少时间单位创建一个新的文件夹
a2.sinks.k2.hdfs.roundValue = 1
#重新定义时间单位
a2.sinks.k2.hdfs.roundUnit = hour
#是否使用本地时间戳
a2.sinks.k2.hdfs.useLocalTimeStamp = true
#积攒多少个 Event 才 flush 到 HDFS 一次
a2.sinks.k2.hdfs.batchSize = 100
#设置文件类型，可支持压缩
a2.sinks.k2.hdfs.fileType = DataStream
#多久生成一个新的文件
a2.sinks.k2.hdfs.rollInterval = 60
#设置每个文件的滚动大小
a2.sinks.k2.hdfs.rollSize = 134217700
#文件的滚动与 Event 数量无关
a2.sinks.k2.hdfs.rollCount = 0
# Use a channel which buffers events in memory
a2.channels.c2.type = memory
a2.channels.c2.capacity = 1000
a2.channels.c2.transactionCapacity = 100
# Bind the source and sink to the channel
a2.sources.r2.channels = c2
a2.sinks.k2.channel = c2

注意：对于所有与时间相关的转义序列，Event Header 中必须存在以 “timestamp”的
key（除非 hdfs.useLocalTimeStamp 设置为 true，此方法会使用 TimestampInterceptor 自
动添加 timestamp）。

注意core-site.xml中配置的Namenode地址，如果你配置了9820，那么就两个都为9820

运行 Flume

bin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/flume-file-hdfs.conf

开启 Hadoop 和 Hive 并操作 Hive 产生日志

sbin/start-dfs.sh

sbin/start-yarn.sh

也可以用写好的脚本命令 如 myhadoop.sh start 启动集群

启动hive

在 HDFS 上查看文件

点进去


可以看见被上传上来的hive日志

关于tail -F

tail 命令可用于查看文件的内容，有一个常用的参数 -f 常用于查阅正在改变的日志文件。

tail -f filename 会把 filename 文件里的最尾部的内容显示在屏幕上，并且不断刷新，只要 filename 更新就可以看到最新的文件内容。