实时监控 Hive 日志，并上传到 HDFS 中
实现步骤
1、Flume 要想将数据输出到 HDFS，必须持有 Hadoop 相关 jar 包
commons-configuration-1.6.jar、hadoop-auth-2.7.2.jar、hadoop-common-2.7.2.jar、hadoop-hdfs-2.7.2.jar、commons-io-2.4.jar、htrace-core-3.1.0-incubating.jar准备好以上这些包拷贝到/opt/module/flume/lib 文件夹下。
2、创建 flume-file-hdfs.conf 文件
进入flume下的job目录创建文件
cd /opt/module/flume/jobvim flume-file-hdfs.conf添加如下内容
# Name the components on this agenta2.sources = r2a2.sinks = k2a2.channels = c2# Describe/configure the sourcea2.sources.r2.type = execa2.sources.r2.command = tail -F /opt/module/hive/logs/hive.loga2.sources.r2.shell = /bin/bash -c# Describe the sinka2.sinks.k2.type = hdfsa2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop101:9000/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 = 1000#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 memorya2.channels.c2.type = memorya2.channels.c2.capacity = 1000a2.channels.c2.transactionCapacity = 100# Bind the source and sink to the channela2.sources.r2.channels = c2a2.sinks.k2.channel = c2注：
(1)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。
(2)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)。
a3.sinks.k3.hdfs.useLocalTimeStamp = true3、运行 Flume
cd /opt/module/flumebin/flume-ng agent --conf conf/ --name a2 --conf-file job/flume-file-hdfs.conf4、开启 Hadoop 和 Hive 并操作 Hive 产生日志
[hd@hadoop101 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh[hd@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh[hd@hadoop103 hive]$ bin/hivehive (default)5、在 HDFS 上查看文件。
)
