实时读取本地文件到 HDFS 案例
1）案例需求：实时监控 Hive 日志，并上传到 HDFS 中
2）需求分析：
3）实现步骤：
1．Flume 要想将数据输出到 HDFS，必须持有 Hadoop 相关 jar 包
将 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
拷贝到/opt/module/flume/lib 文件夹下。
2．创建 flume-file-hdfs.conf 文件
创建文件
[atguigu@hadoop102 job]$ touch flume-file-hdfs.conf
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。
[atguigu@hadoop102 job]$ vim flume-file-hdfs.conf
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 a2.sources.r2.shell = /bin/bash -c # Describe the sink a2.sinks.k2.type = hdfs a2.sinks.k2.hdfs.path = hdfs://hadoop102:9000/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 = 600 #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 #最小冗余数 a2.sinks.k2.hdfs.minBlockReplicas = 1 # 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
3．执行监控配置
[atguigu@hadoop102 flume]$ bin/flume-ng agent --conf conf/ --name
a2 --conf-file job/flume-file-hdfs.conf
4．开启 Hadoop 和 Hive 并操作 Hive 产生日志
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh [atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh [atguigu@hadoop102 hive]$ bin/hive hive (default)>
5．在 HDFS 上查看文件。
