本文主要是介绍Flink实战:监控(一)Metrics监控原理与实战,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
什么是 Metrics?
Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标,通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况,跑得慢或快,是否异常等,开发人员无法实时查看所有的 Task 日志,比如作业很大或者有很多作业的情况下,该如何处理?此时 Metrics 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。
Metric Types
Metrics 的类型如下:
- 首先,常用的如 Counter,写过 mapreduce 作业的开发人员就应该很熟悉 Counter,其实含义都是一样的,就是对一个计数器进行累加,即对于多条数据和多兆数据一直往上加的过程。
- 第二,Gauge,Gauge 是最简单的 Metrics,它反映一个值。比如要看现在 Java heap 内存用了多少,就可以每次实时的暴露一个 Gauge,Gauge 当前的值就是heap使用的量。
- 第三,Meter,Meter 是指统计吞吐量和单位时间内发生“事件”的次数。它相当于求一种速率,即事件次数除以使用的时间。
- 第四,Histogram,Histogram 比较复杂,也并不常用,Histogram 用于
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