一、概述当程序出现问题需要恢复 State 数据的时候，只有程序提供支持才可以实现 State 的容错。State 的容错需要依靠 CheckPoint 机制，这样才可以保证 Exactly-once 这种语义。但是注意的是，它只能保证 Flink 系统内的 Exactly-once，比如 Flink 内置支持的算子。针对 Source和 Sink 组件，如果想要保证 Exactly-one 的话
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2023-07-11 17:25:18
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Flink任务一般为实时不断运行的任务，如果没有任务监控, 任务异常时无法第一时间处理会比较麻烦。 这里通过调用API接口方式来获取参数，实现任务监控。 Flink任务监控（基于API接口编写shell脚本）一 Flink Standalone 模式二 flink-on-yarn 模式三 编写shell 脚本 Flink部署模式主要分为Flink StandAlone 模式，flink-on-ya
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2023-09-27 13:32:47
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在实时数据处理领域，Apache Flink 的性能与监控是企业系统稳定运行至关重要的一环。尤其是在与 YARN 配置整合后，如何有效监控 Flink 应用程序的运行状态与资源使用情况，直接关系到业务的运营效率和系统的可扩展性。以下是我在解决 YARN Flink 监控问题过程中的详细记录和实践经验。
## 背景定位
随着数据量的不断增加，我们的业务在 2023 年 5 月经历了系统性能瓶颈的
# 实现flink on yarn监控
## 概览
在这篇文章中，我将指导你如何实现“flink on yarn监控”。这个过程包括一系列步骤，每个步骤都有具体的操作和代码示例。首先，我会介绍整个流程的概览，然后详细说明每个步骤的操作和代码。最后，我会提供一个类图来帮助你更好地理解。
## 流程概览
下面是实现“flink on yarn监控”的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| ---
原创
2024-05-25 04:17:29
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1.状态类型 State
按照是否有
key
划分为
KeyedState
和
OperatorState Keyed State:KeyedStream
流上的每一个
Key
都对应一个
State Keyed State
表示和
Key
相关的一种
State
，只能用于
KeydStream
类型数据集对应的
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2023-08-28 17:47:59
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文章目录Monitoring CheckpointingMonitoringOverview TabHistory TabSummary TabConfiguration TabCheckpoint DetailsMonitoring Back PressureBack PressureTask performance metricsExampleBack Pressure Status Mon
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2023-09-04 17:17:21
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Flink Metrics 简介Flink Metrics 是 Flink 集群运行中的各项指标，包含机器系统指标，比如：CPU、内存、线程、JVM、网络、IO、GC 以及任务运行组件（JM、TM、Slot、作业、算子）等相关指标。 Flink 一共提供了四种监控指标：分别为 Counter、Gauge、Histogram、Meter。 Flink 主动方式共提供了 8 种 Report。 使用
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2023-10-19 11:17:10
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# Flink on YARN Prometheus 监控指南
在现代大数据应用中，Flink 作为一种流处理框架，常被用来处理实时数据。而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是一个资源管理器，用于调度和管理大数据处理的资源。为了监控 Flink 在 YARN 上的运行情况，结合 Prometheus 进行监控，会让你的应用更为健壮。本文将指导你完成如何
原创
2024-10-20 07:18:21
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# Apache Flink on YARN 监控指南
在大数据时代中，Apache Flink是一款非常强大的流处理框架，而YARN则是一个管理计算资源的框架。将Flink与YARN结合使用时，监控其性能和健康状况显得尤为重要。本文将带你了解如何实现“Apache Flink on YARN 监控”的整个流程，并提供具体的步骤和代码示例。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来完成Flink
在现代大数据处理框架中，Apache Flink 作为流计算的顶级解决方案，越来越受到企业的青睐。然而，随着数据规模的增长，监控 Flink 作业在 YARN 上的运行情况变得至关重要。为了更好地理解运行状态、性能瓶颈以及异常情况，我们需要一种有效的监控方案。
> **用户反馈**：
> “我们在生产环境中使用 Flink，但由于缺乏有效的监控，很难直观地看到作业性能，导致了数据延迟和资源浪
# Flink on YARN 任务监控
Apache Flink 是一个开源的流处理框架，通常用于处理大规模数据流。Flink 可以在多种环境中运行，其中 YARN（Yet Another Resource Negotiator）是一个常用的资源管理器。本文将介绍如何在 YARN 上监控 Flink 任务，同时提供一些代码示例和流程图，以帮助理解该过程。
## Flink on YARN 的
# Prometheus监控Flink on YARN
Apache Flink是一种流处理框架，广泛应用于大数据分析和实时处理。随着数据量的不断增长，监控其运行状态变得尤为重要。Prometheus是一个开源监控系统，能高效地收集和存储时间序列数据。结合Flink和YARN，使用Prometheus进行监控，可以有效提升系统的可观测性。本文将详细介绍如何将Prometheus集成到Flink
flink Flink在监控流计算中的应用问题导读： 1、如何理解流计算？ 2、什么是Flink？ 3、Flink的关键技术点有哪些？ 4、使用Flink遇到哪些问题？随 着云计算的深入落地，大数据技术有了坚实的底层支撑，不断向前发展并日趋成熟，无论是传统企业还是互联网公司，都不再满足于离线批处理计算，而是更倾向于 应用实时流计算，要想在残酷的企业竞争中立于不败之地，企业数据必须被快速处理并输出结
# 监控 YARN Flink 任务的指南
在大数据处理的领域中，Apache Flink 是一个强大而灵活的流处理框架，而 YARN（Yet Another Resource Negotiator）则是 Hadoop 生态系统中的资源管理器。为了确保 Flink 作业的高可用性和性能，监控这些作业的状态至关重要。本文将引导你如何监控 YARN 中的 Flink 任务，详细步骤和代码示例会帮助你
原创
2024-09-14 05:40:41
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文章目录1. Flink API的抽象级别分析2. Flink DataStream常用API3. DataSource3.1 基于文件3.2 基于Socket3.3 基于集合3.4 自定义输入4. 自定义数据源4.1 自定义无并行度4.2 自定义有并行度 1. Flink API的抽象级别分析Flink中提供了4种不同层次的API：低级API：提供了对时间和状态的细粒度控制，简洁性和易用性较差
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2024-02-14 12:40:21
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本文主要从以下几个方面介绍Flink流处理API——State API (状态管理)一、 状态管理Flink中的状态
A. 算子状态：B. 键控状态（Keyed State）-- 更常用C. 状态后端（State Backends） -- 状态管理（存储、访问、维护和检查点）二、 状态编程版本：scala：2.11.12Kafka：0.8.2.2Flink：1.7.2<depend
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2024-01-28 00:35:19
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Timer简介Timer（定时器）是Flink Streaming API提供的用于感知并利用处理时间/事件时间变化的机制。Ververica blog上给出的描述如下：Timers are what make Flink streaming applications reactive and adaptable to processing and event time changes.对于普通用
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2023-09-22 11:54:00
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Flink Metrics简介Flink Metrics是Flink集群运行中的各项指标，包含机器系统指标，比如：CPU、内存、线程、JVM、网络、IO、GC以及任务运行组件（JM、TM、slot、作业、算子）等相关指标。Flink Metrics包含两大作用： （1）实时采集监控数据。在Flink的UI界面上，用户可以看到自己提交的任务状态、时延、监控信息等等 （2）对外提供数据手机接口。用户可
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2023-11-01 20:07:38
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1、alter概述 在Ambari中的告警机制用来监控各个模块及其机器的状态。对于告警来说主要包括AlertDefinition和Alert Instance。Alert Definition：告警任务定义，即定义告警的检测时间间隔（interval）、类型（type）、以及阈值等。Alert Instance：告警实例，即Ambari会读取alert definition，然后创建对应实例去执行
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2024-01-03 13:29:05
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Flink 是一种流式计算框架，为什么我会接触到 Flink 呢？因为我目前在负责的是监控平台的告警部分，负责采集到的监控数据会直接往 kafka 里塞，然后告警这边需要从 kafka topic 里面实时读取到监控数据，并将读取到的监控数据做一些 聚合/转换/计算 等操作，然后将计算后的结果与告警规则的阈值进行比较，然后做出相应的告警措施（钉钉群、邮件、短信、电话等）。画了个简单的图如下：目前告
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2023-11-11 23:53:53
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