<h2><strong>1.概述</strong></h2>    <p>在开发工作当中，提交 Hadoop 任务，任务的运行详情，这是我们所关心的，当业务并不复杂的时候，我们可以使用 Hadoop 提供的命令工具去管理 YARN 中的任务。在编写 Hive SQL 的时候，需要在 Hive 终端，编写 SQL 语句，来观察 MapReduce 的运行情况，长此以往，感觉非常的不便。另外随着业务的复杂化，任务的数量增加，此时我们在使用这套流程，已预感到力不从心，这时候 Hive 的监控系统此刻便尤为显得重要，我们需要观察 Hive SQL 的 MapReduce 运行详情以及在 YARN 中的相关状态。</p>    <p>因此，我们经过调研，从互联网公司的一些需求出发，从各位 DEVS 的使用经验和反馈出发，结合业界的一些大的开源的 Hadoop SQL 消息监控，用监控的一些思考出发，设计开发了现在这样的监控系统：Hive Falcon。</p>    <p>Hive Falcon 用于监控 Hadoop 集群中被提交的任务，以及其运行的状态详情。其中 Yarn 中任务详情包含任务 ID，提交者，任务类型，完成状态等信息。另外，还可以编写 Hive SQL，并运 SQL，查看 SQL 运行详情。也可以查看 Hive 仓库中所存在的表及其表结构等信息。下载地址，如下所示：</p>    <ul>     <li>［ <a href="/misc/goto?guid=4959719593136900191" rel="nofollow,noindex">Hive Falcon 下载地址</a> ］</li>    </ul>    <h2><strong>2.内容</strong></h2>    <p>Hive Falcon 涉及以下内容：</p>    <ul>     <li>Dashboard</li>     <li>Query</li>     <li>Tables</li>     <li>Tasks</li>     <li>Clients &  Nodes</li>    </ul>    <h2><strong>2.1 Dashboard</strong></h2>    <p>我们通过在浏览器中输入 http://host:port/hf，访问 Hive Falcon 的 Dashboard 页面。该页面包含以下内容：</p>    <ul>     <li>Hive Clients</li>     <li>Hive Tables</li>     <li>Hadoop DataNodes</li>     <li>YARN Tasks</li>     <li>Hive Clients Graph</li>    </ul>    <p>如下图所示：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/8626a89581013a3fc5ecc2edb3aee3d1.png"></p>    <h2><strong>2.2 Query</strong></h2>    <p>Query 模块下，提供一个运行 Hive SQL 的界面，该界面可以用来查看观察 SQL 运行的 MapReduce 详情。包含 SQL 编辑区，日志输出，以及结果展示。如下图所示：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/db122f57b396fdacf52a26ea3415ed2f.png"></p>    <p>提示：在 SQL 编辑区可以通过 Alt+/ 快捷键，快速调出 SQL 关键字。</p>    <h2><strong>2.3 Tables</strong></h2>    <p>Tables 展示 Hive 中所有的表信息，包含以下内容：</p>    <ul>     <li> <p>表名</p> </li>     <li> <p>表类型（如：内部表，外部表等）</p> </li>     <li> <p>所属者</p> </li>     <li> <p>存放路径</p> </li>     <li> <p>创建时间</p> </li>    </ul>    <p>如下图所示：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/89888329c058c529ac3bfd24e8f33614.png"></p>    <p>每一个表名都附带一个超链接，可以通过该超链接查看该表的表结构，如下图所示：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/36f37cf7c81d8f389dcab5bebfea1afb.png"></p>    <h2><strong>2.4 Tasks</strong></h2>    <p>Tasks 模块下所涉及的内容是 YARN 上的任务详情，包含的内容如下所示：</p>    <ul>     <li> <p>All（所有任务）</p> </li>     <li> <p>Running（正在运行的任务）</p> </li>     <li> <p>Finished（已完成的任务）</p> </li>     <li> <p>Failed（以失败的任务）</p> </li>     <li> <p>Killed（已失败的任务）</p> </li>    </ul>    <p>如下图所示：</p>    <p style="text-align: center;"><img src="https://simg.open-open.com/show/420d04d79a24d0056120fd21983cec2c.png"></p>    <h2><strong>2.5 Clients & Nodes</strong></h2>    <p>该模块展示 Hive Client 详情，以及 Hadoop DataNode 的详情，如下图所示：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/c636afcbe184e64610ab8a889d253e75.png"></p>    <h2><strong>2.6 脚本命令</strong></h2>    <table>     <tbody>      <tr>       <td>命令</td>       <td>描述</td>      </tr>      <tr>       <td>hf.sh start</td>       <td>启动 Hive Falcon</td>      </tr>      <tr>       <td>hf.sh status</td>       <td>查看 Hive Falcon</td>      </tr>      <tr>       <td>hf.sh stop</td>       <td>停止 Hive Falcon</td>      </tr>      <tr>       <td>hf.sh restart</td>       <td>重启 Hive Falcon</td>      </tr>      <tr>       <td>hf.sh stats</td>       <td>查看 Hive Falcon 在 Linux 系统中所占用的句柄数量</td>      </tr>     </tbody>    </table>    <h2><strong>3.数据采集</strong></h2>    <p>Hive Falcon 系统的数据来源，设计以下内容：</p>    <ul>     <li> <p>YARN 中的任务</p> </li>     <li> <p>Hive 的 Session 会话</p> </li>     <li> <p>Hive 的元数据表</p> </li>    </ul>    <p>如下图所示：</p>    <p><img src="https://simg.open-open.com/show/5abb3706b299083b81a447b452e910f5.png"></p>    <h2><strong>4.总结</strong></h2>    <p>Hive Falcon 的安装使用比较简单，下载安装，安装文档的描述进行安装配置即可，安装部署文档地址，如下所示：</p>    <ul>     <li> <p><a href="/misc/goto?guid=4959719593227935812" rel="nofollow,noindex">Hive Falcon 使用文档</a></p> </li>    </ul>    <p> </p>    <p> </p>    <p>来自：http://www.cnblogs.com/smartloli/p/5928919.html</p>    <p> </p>