在以下的数据处理流程从log文件--》Flume--》HDFS--》Hive(ODS)-->DWD-->DWS-->ADS-->上层应用中，每个环节要做什么事情，有哪些需要注意点地方

在这个数据处理流程中，每个环节需要做的事情如下：

1. Flume：Flume是一个分布式、可靠、高可用且可扩展的数据采集、聚合和传输系统。它的主要作用是将log文件中的数据采集并传输到下一个环节。需要注意的是，在Flume中需要配置好数据源和目的地，以及数据的格式和传输协议。

2. HDFS：HDFS是一个分布式文件系统，它的主要作用是存储Flume采集到的数据。在使用HDFS存储数据时，需要注意数据的备份策略和存储管理，以及数据的权限控制和安全性。

3. Hive(ODS)：Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，它的主要作用是将HDFS中的数据转换为结构化数据并存储到Hive表中。在使用Hive时，需要注意数据的结构和格式，以及表的设计和优化。

4. DWD：DWD是数据仓库中的数据明细层，它的主要作用是对ODS层的数据进行清洗和转换，并生成符合业务需求的数据。在进行数据清洗和转换时，需要注意数据的准确性和完整性，以及清洗和转换的效率和稳定性。

5. DWS：DWS是数据仓库中的数据汇总层，它的主要作用是对DWD层的数据进行聚合和统计，并生成符合业务需求的汇总数据。在进行数据聚合和统计时，需要注意数据的准确性和完整性，以及聚合和统计的效率和稳定性。

6. ADS：ADS是数据仓库中的数据应用层，它的主要作用是将DWS层的数据提供给上层应用程序使用。在进行数据应用时，需要注意数据的准确性和完整性，以及应用的效率和稳定性。

在整个数据处理流程中，需要注意以下几个方面：

1. 数据的准确性和完整性：在每个环节中都需要保证数据的准确性和完整性，避免数据丢失或错误。

2. 数据的安全性：在每个环节中都需要保证数据的安全性，避免数据泄露或被篡改。

3. 数据的性能和效率：在每个环节中都需要保证数据的性能和效率，避免数据处理过程过慢或占用过多的系统资源。

4. 系统的稳定性和可靠性：在每个环节中都需要保证系统的稳定性和可靠性，避免系统崩溃或出现故障。