flink实战-- flink任务的火焰图如何使用

火焰图 

Flame Graphs 是一种有效的可视化工具,可以帮助我们排查如下问题:

  1. 目前哪些方法正在消耗 CPU 资源?
  2. 一个方法的消耗与其他方法相比如何?
  3. 哪一系列的堆栈调用导致了特定方法的执行?

y 轴表示调用栈,每一层都是一个函数。调用栈越深,火焰就越高,顶部就是正在执行的函数,下方都是它的父函数。

x 轴表示抽样数,如果一个函数在 x 轴占据的宽度越宽,就表示它被抽到的次数多,即执行的时间长。注意,x 轴不代表时间,而是所有的调用栈合并后,按字母顺序排列的。

Flame Graph

火焰图是通过多次采样堆栈跟踪来构建的。每个方法调用都由一个条形图表示,其中条形图的长度与其在样本中出现的次数成比例。

Fli

您好!对于使用Flink SQL将数据流写入文件系统,您可以通过以下步骤来实现: 1. 导入所需的依赖项 首先,您需要在您的项目中添加Flink SQL和所选文件系统的相关依赖项。例如,如果您想将数据写入HDFS文件系统,您需要添加相关的Hadoop依赖项。 2. 创建一个Flink StreamTableEnvironment 通过创建一个Flink StreamTableEnvironment,您可以使用Flink SQL来处理和操作流数据。 ```java StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); StreamTableEnvironment tableEnv = StreamTableEnvironment.create(env); ``` 3. 定义输入表和输出表 您需要定义一个输入表和一个输出表,以便在Flink SQL中引用它们。 ```java tableEnv.executeSql("CREATE TABLE inputTable (field1 INT, field2 STRING) WITH (...)"); tableEnv.executeSql("CREATE TABLE outputTable (field1 INT, field2 STRING) WITH (...)"); ``` 在上述代码中,您需要根据实际情况替换`WITH (...)`部分,并根据您的输入数据源和输出目标进行配置。 4. 将数据流写入输出表 使用Flink SQL的INSERT INTO语句,您可以将数据从输入表写入输出表。 ```java tableEnv.executeSql("INSERT INTO outputTable SELECT * FROM inputTable"); ``` 在上述代码中,我们使用SELECT *从输入表中选择所有字段,并将其插入输出表中。 5. 执行Flink程序 最后,使用`env.execute()`来触发Flink程序的执行。 ```java env.execute(); ``` 这将启动Flink作业并开始将数据流写入文件系统。 请注意,上述步骤是一个简单的示例,您需要根据实际情况进行适当的配置和调整。另外,根据您选择的文件系统,可能还需要进行额外的配置和设置。 希望以上信息对您有所帮助!如有任何进一步的问题,请随时提问。
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