1.概述
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。
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。
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：
［Hive Falcon 下载地址］
2.内容
Hive Falcon 涉及以下内容：
Dashboard
Query
Tables
Tasks
Clients & Nodes
2.1 Dashboard
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：
Hive Clients
Hive Tables
Hadoop DataNodes
YARN Tasks
Hive Clients Graph
如下图所示：
2.2 Query
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：
提示：在 SQL 编辑区可以通过 Alt+/ 快捷键，快速调出 SQL 关键字。
2.3 Tables
Tables 展示 Hive 中所有的表信息，包含以下内容：
表名
表类型（如：内部表，外部表等）
所属者
存放路径
创建时间
如下图所示：
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：
2.4 Tasks
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：
All（所有任务）
Running（正在运行的任务）
Finished（已完成的任务）
Failed（以失败的任务）
Killed（已失败的任务）
如下图所示：
2.5 Clients & Nodes
该模块展示 Hive Client 详情，以及 Hadoop DataNode 的详情，如下图所示：
2.6 脚本命令
| 命令 | 描述 |
| hf.sh start | 启动 Hive Falcon |
| hf.sh status | 查看 Hive Falcon |
| hf.sh stop | 停止 Hive Falcon |
| hf.sh restart | 重启 Hive Falcon |
| hf.sh stats | 查看 Hive Falcon 在 Linux 系统中所占用的句柄数量 |
3.数据采集
Hive Falcon 系统的各个模块的数据来源，所包含的内容，如下图所示：
本文转自xmgdc51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/12953214/1940570 ，如需转载请自行联系原作者
