二百一十一、Flume——Flume实时采集Linux中的Hive日志写入到HDFS中（亲测、附截图）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了二百一十一、Flume——Flume实时采集Linux中的Hive日志写入到HDFS中（亲测、附截图）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、目的

为了实现用Flume实时采集Hive的操作日志到HDFS中，于是进行了一场实验

二、前期准备

（一）安装好Hadoop、Hive、Flume等工具

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（二）查看Hive的日志在Linux系统中的文件路径

[root@hurys23 conf]# find / -name hive.log
/home/log/hive312/hive.log
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（三）在HDFS中创建文件夹flume，即Hive日志写入的HDFS文件

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三、创建Flume的任务文件

[root@hurys23 conf]# vi flume-file-hdfs.conf

# 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 /home/log/hive312/hive.log

# Describe the sink
a2.sinks.k2.type = hdfs
a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hurys23:8020/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

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注意：

1、配置文件中的各项参数需要调式，这里只是为了演示，实现目的、打通路径即可！实际在项目中操作时需要调试参数。

2、a2.sources.r2.command = tail -F /home/log/hive312/hive.log 为hive.log在Linux中的路径

3、a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hurys23:8020/flume/%Y%m%d/%H 为写入的HDFS文件路径

四、启动Flume任务文件

[root@hurys23 flume190]# bin/flume-ng agent -n a2 -f /usr/local/hurys/dc_env/flume/flume190/conf/flume-file-hdfs.conf

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五、Flume任务运行时写入的HDFS文件状况

（一）目前时间

2023/12/5 14时

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（二）HDFS的flume文件夹中根据时间戳自动生成20231205文件夹、14文件夹及其logs文件

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（三）HDFS的log文件内容，以logs-.1701757858263为例

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六、关闭Flume任务

首先jps查看Flume任务，然后直接kill程序

[root@hurys23 conf]# jps
28385 NodeManager
27938 SecondaryNameNode
16642 RunJar
27496 NameNode
27657 DataNode
8717 Jps
28215 ResourceManager
8282 Application
[root@hurys23 conf]# kill -9 8282

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