flink 数据源从mqtt获取 flink metrics

1-Metrics介绍

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。

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。

2- Metric Types

Metrics 的类型如下：

1，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。

2，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。

3，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。

4，Histogram，Histogram 比较复杂，也并不常用，Histogram 用于统计一些数据的分布，比如说 Quantile、Mean、StdDev、Max、Min 等。

Metric 在 Flink 内部有多层结构，以 Group 的方式组织，它并不是一个扁平化的结构，Metric Group + Metric Name 是 Metrics 的唯一标识。

代码演示:

import org.apache.flink.api.common.RuntimeExecutionMode;
import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.common.functions.RichMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.configuration.Configuration;
import org.apache.flink.metrics.Counter;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

/**
 * Author itcast
 * Desc 演示Flink-Metrics监控
 * 在Map算子中提供一个Counter,统计map处理的数据条数,运行之后再WebUI上进行监控
 */
public class MetricsDemo {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 0.env
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        env.setRuntimeMode(RuntimeExecutionMode.AUTOMATIC);

        //TODO 1.source
        DataStream<String> lines = env.socketTextStream("node1", 9999);


        //TODO 2.transformation
        SingleOutputStreamOperator<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public void flatMap(String value, Collector<String> out) throws Exception {
                String[] arr = value.split(" ");
                for (String word : arr) {
                    out.collect(word);
                }
            }
        });

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> wordAndOne = words
                .map(new RichMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
                    Counter myCounter;//用来记录map处理了多少个单词

                    //对Counter进行初始化
                    @Override
                    public void open(Configuration parameters) throws Exception {
                        myCounter = getRuntimeContext().getMetricGroup().addGroup("myGroup").counter("myCounter");
                    }
                    //处理单词,将单词记为(单词,1)
                    @Override
                    public Tuple2<String, Integer> map(String value) throws Exception {
                        myCounter.inc();//计数器+1
                        return Tuple2.of(value, 1);
                    }
                });

        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> result = wordAndOne.keyBy(t -> t.f0).sum(1);

        //TODO 3.sink
        result.print();

        //TODO 4.execute
        env.execute();
    }
}
// 提交Jar包
	/export/server/flink/bin/yarn-session.sh -n 2 -tm 800 -s 1 -d
// 
	/export/server/flink/bin/flink run --class cn.itcast.metrics.MetricsDemo /root/metrics.jar
// 查看WebUI

操作:

• 打包
• 提交到Yarn上运行
• 查看监控指标



• 也可以通过浏览器f12的找到url发送请求获取监控信息



• 也可以通过代码发送请求获取监控信息

import java.io.BufferedReader;
import java.io.InputStreamReader;
import java.net.URL;
import java.net.URLConnection;

public class MetricsTest {
    public static void main(String[] args) {
        //TODO:地址
        //String result = sendGet("http://node1:8088/proxy/application_1609508087977_0010/jobs/558a5a3016661f1d732228330ebfaad5/vertices/cbc357ccb763df2852fee8c4fc7d55f2/metrics?get=0.Map.myGroup.myCounter");
        String result = sendGet("http://node1:8088/proxy/application_1609508087977_0010/jobs/558a5a3016661f1d732228330ebfaad5");

        System.out.println(result);
    }

    public static String sendGet(String url) {
        String result = "";
        BufferedReader in = null;
        try {
            String urlNameString = url;
            URL realUrl = new URL(urlNameString);
            URLConnection connection = realUrl.openConnection();
            // 设置通用的请求属性
            connection.setRequestProperty("accept", "*/*");
            connection.setRequestProperty("connection", "Keep-Alive");
            connection.setRequestProperty("user-agent", "Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1;SV1)");
            // 建立实际的连接
            connection.connect();
            in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));
            String line;
            while ((line = in.readLine()) != null) {
                result += line;
            }
        } catch (Exception e) {
            System.out.println("发送GET请求出现异常！" + e);
            e.printStackTrace();
        }
        // 使用finally块来关闭输入流
        finally {
            try {
                if (in != null) {
                    in.close();
                }
            } catch (Exception e2) {
                e2.printStackTrace();
            }
        }
        return result;
    }

}

• 6.也可以整合三方工具对flink进行监控

https://blog.lovedata.net/8156c1e1.html

注意: 但是一般公司都有自己的一套监控.