flink 监控url

最新推荐文章于 2025-09-30 01:29:29 发布
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该博客介绍了Apache Flink的REST API，用于监控和管理作业。提供了各种URL路径，如/config、/jobs、/vertices等，用于获取作业概览、配置、异常、累加器等详细信息。这对于实时数据处理系统的运营和调试至关重要。

以下是可用请求的列表，并带有示例JSON响应。所有请求都是示例表格http://hostname:8082/jobs，我们在下面仅列出了URL的路径部分。

尖括号中的值是变量，例如，http://hostname:port/jobs//exceptions必须要求为http://hostname:port/jobs/7684be6004e4e955c2a558a9bc463f65/exceptions。

/config
/jobs/overview
/jobs/
/jobs//vertices
/jobs//config
/jobs//exceptions
/jobs//accumulators
/jobs//vertices/
/jobs//vertices//subtasktimes
/jobs//vertices//taskmanagers
/jobs//vertices//accumulators
/jobs//vertices//subtasks/accumulators
/jobs//vertices//subtasks/
/jobs//vertices//subtasks//attempts/
/jobs//vertices//subtasks//attempts//accumulators
/jobs//plan

https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.11/zh/monitoring/rest_api.html

/jobs/:jobid/execution-result

/jobs/:jobid/exceptions

如何搭建一套完整的 Flink 监控系统?
http://www.54tianzhisheng.cn/
09-22 1448
8.1 节中讲解了 Job Manager、Task Manager 和 Flink Job 的监控，以及需要关注的监控指标有哪些。本节带大家讲解一下如何搭建一套完整的 Flink 监控系统，如果你所在的公司没有专门的监控平台，那么可以根据本节的内容来为公司搭建一套属于自己公司的 Flink 监控系统。 利用 API 获取监控数据 熟悉 Flink 的朋友都知道 Flink 的 UI 上面已经详细...
flink实战--metrics监控与rest api
阿华田的博客
05-24 1万+
Flink metrics简介 Flink的metrics是Flink公开的一个度量系统，允许收集flink程序的公开指标到外部系统，我们也可以自定义指标通过metric收集，实际开发时经常需要查看当前程序的运行状况，flink 提供了 UI 界面，有比较详细的统计信息。但是 UI 界面也有不完善的地方，比如想要获取 flink 的实时吞吐。本文将详细介绍如何通过metric......
Flink自定义Source之读取url
雷神乐乐的博客
10-15 248
Flink自定义Source之读取url
Flink常用监控API
白夜的随笔
12-02 4878
通常，我们可以通过Flink WebUI来查看和监控Flink任务的运行状态，如图 但如果我们要基于Flink自建一个实时计算平台，则不能依赖于Flink WebUI，而需要自己实现Flink任务状态的查看和监控了。 实际上，Flink有一套自己的监控REST API，Flink WebUI也是基于这套监控API实现的，我们可以调用官方提供的监控API，来实现我们自己想要的参数查看和状态监控功能。 下面的表格列举了常用的Flink监控REST API： 请求方法 接口 功能 参数 GET
Apache Flink Web UI详解：任务监控与性能分析工具
gitblog_00694的博客
09-30 541
Apache Flink Web UI（Web用户界面）是Flink提供的可视化监控工具，默认监听在`http://localhost:8081`端口，用于实时监控Flink集群和作业状态。该工具采用前后端分离架构，后端基于Netty和REST API，前端使用Angular框架和NG-ZORRO组件库构建。通过Web UI，用户可以直观地查看作业拓扑、指标数据和执行计划，是进行任务调试和性能优化...
看完就会的Flink基础API
lydms的博客
11-10 1万+
执行环境、数据源（source）、转换操作（transformation）、输出（sink）四大部分getExecutionEnvironment( )最简单的方式，就是直接调用 getExecutionEnvironment 方法。它会根据当前运行的上下文直接得到正确的结果：如果程序是独立运行的，就返回一个本地执行环境；如果是创建了 jar包，然后从命令行调用它并提交到集群执行，那么就返回集群的执行环境。也就是说，这个方法会根据当前运行的方式，自行决定该返回什么样的运行环境。 这种“智能”的方式不需要我们
flink 本地_Flink 01 | 十分钟搭建第一个Flink应用和本地集群
weixin_42385930的博客
01-05 174
上一篇文章阿里腾讯华为都在追捧的新一代大数据引擎Flink到底有多牛？中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍，包括：批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性，以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀，解决了之前流式计算引擎的痛点，非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域，阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性，正在积极将Fli...
Flink实战，实时流量统计 TOPN访问URL
MaFei的博客
01-03 1112
跟 https://blog.51cto.com/mapengfei/2580330 类似场景，来从Nginx、Apache等web服务器的日志中读取数据，实时统计出来访问热度最高的TOPN访问URL，并且要确保数据乱序的处理，lag等情况下，还要确认数据的准确性 目标： 从log文件中读取数据(也可以参考上一篇从kakfa中)，取http 的method为get的请求，并且把静态文件访问过滤掉，...
Prometheus监控Flink CDC任务
舒适边缘的博客
09-03 1643
【代码】Prometheus监控Flink CDC任务。
Flink实战：flink监控prometheus_influxdb + grafana企业实战
foureyes
04-28 3306
文章目录1. 功能点2. 方案对比2.1 方案一：prometheus+flink2.1.1 安装部署2.1.2 有价值资料2.1.3 错误总结2.1.4 参考命令2.2 方案二：influxdb(当前与监控系统无关)2.2.1 influxdb常用命令2.2.2 使用经验2.2.2 错误总结 本文档为实时计算相关的监控系统的整体说明，记录监控系统相关的部分细节。 监控大盘如图： 1. 功能点...
grafana+prometheus+pushgateway+flink可视化实时监控
全栈开发的博客
07-05 2098
grafana+prometheus+pushgateway+flink可视化实时监控
Flink项目代码实战nginx热门URL统计
qq_25037905的博客
04-26 257
watermark ======================主函数======================== 用aggregate实现复杂的sum ------------------------------------ ---------------------------- ------------------------------------- -----------------------------...
flink案例之统计每隔一段时间内url的访问量
cclovezbf的博客
09-26 1502
3.统计访问量 需要reduceFunction 或者aggregateFunction还是process。reduce的话要变成tuple 其余的aggere和process都可以。注意 我们要的结果肯定是url1->10 url2->15。需求：每隔10s统计每个url的访问量。2.每个url 需要key by。1.每隔10s 那么需要开窗。
Flink restful API demo
文报的博客
10-14 4631
主要解决用flink的restful API 来启动和停止yarn上的flink任务github地址:https://github.com/wenbaoup/flink-restful-demo package com.wenbao.flink.restful.flink; import com.alibaba.fastjson.JSONObject; import org.apache.h...
Flink的多种提交方式
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Widsom的博客
10-31 2万+
Flink的多种提交/运行方式 Flink具有多种提交方式，比如：常用的local模式，stantalone模式，yarn模式，k8s等。 这里主要对比local，stantalone，yarn三种提交方式。 一、本地（local）模式，仅开发使用 1.1 纯粹的local模式运行 这就是直接运行项目中的代码的方式提交： public class TestLocal { public st...
Flink 访问 https web 接口 ，java实现
BoomLee的博客
10-29 4614
1.直接上代码输入https链接即可 import org.apache.flink.core.fs.FileSystem; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnviro...
flink入门程序
代码人的自白
07-12 7326
本文列出了java版的flink基础程序和使用方法，读者可以通过本文开始flink的基础学习，后续会持续更新flink的相关知识 资源 flink-1.4.2-bin-hadoop26-scala_2.11.tgz 解压到linux主机， 执行：sh /root/flink-1.4.2/bin/start-local.sh 启动flink 访问web：http://ip:8081即可看...
Flink 学习链接 —— 都是干货
认知 行动 坚持
09-14 569
Flink 学习链接 —— 都是干货 麻烦路过的各位亲给这个项目点个 【star】，太不易了，写了这么多，算是对我坚持下来的一种鼓励吧！ FlinkTutorial 专注大数据Flink流试处理技术 从数据流向角度分析：数据源Source、转换操作Transformation、下沉Sink 从窗口操作角度分析：countWindowAll、countWindow、timeWindowAll、timeWindow滑动窗口 从实际项目角度分析：与kafka、mysql、redis、http、elasti
八种Flink任务监控告警方式
weixin_42049123的博客
01-28 6555
Flink任务告警方式的选择，要从任务的使用情况和期盼来考量；简单的使用，且任务少，可以用监控目标数据库的数据写入情况、per-job和application运行任务探活、Sesion运行方式通过RestApi来告警；特定场景的业务可以靠监控存储中间偏移量来告警；通用大规模应用场景可以通过采集运行时日志、使用调度平台，使用调度平台、引入开源SDK方式、自定义SDK写入通用系统通用系统里方式选择。
zabbix监控flink
最新发布
10-18
<think>首先，用户的问题是：“我想查找使用zabbix监控flink的相关方法和信息 请问zabbix监控flink的实现方法和技术”。我需要基于提供的引用信息来回答。 回顾提供的引用： - 引用[1]：讨论Zabbix与Grafana的结合，提供可视化优势、数据整合和告警能力。提到HDFS进程监控案例。 - 引用[2]：推荐睿象云智能运维平台管理Zabbix告警。 - 引用[3]：链接到Flink监控指标列表GitHub页面。 - 引用[4]：展示如何监控keepalived脑裂，包括脚本配置。 用户的具体需求是监控Flink使用Zabbix。引用[3]直接相关，因为它提供了Flink的监控指标列表。 我的回答需要： - 使用中文。 - 结构清晰，逐步解决问题。 - 基于引用内容添加引用标识。 - 生成相关问题（根据系统指令）。 - 确保LaTeX格式正确：行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$。 结构化回答： 1. **引言**：简要介绍Zabbix监控Flink的必要性和概述。 2. **实现方法**：基于引用[3]，讨论如何监控Flink，包括指标收集。 3. **技术细节**：参考引用[4]的配置示例，展示如何设置Zabbix代理和脚本。 4. **整合与可视化**：提到引用[1]的可视化优势，建议结合Grafana。 5. **告警管理**：参考引用[2]的睿象云平台。 6. **结论**：总结关键点。 7. **相关问题**：生成相关问题。 确保真实性：基于引用信息，避免编造。引用[3]提供了Flink监控指标，引用[4]展示了脚本配置方法。 关键点： - Flink监控指标：从引用[3]的GitHub页面获取指标列表。 - 自定义监控脚本：类似引用[4]，用户需要创建脚本来收集指标。 - Agent配置：设置UserParameter在Zabbix代理配置文件中。 - 可视化：建议使用Grafana引用[1]。 - 告警扩展：提到睿象云引用[2]。 生成相关问题： - 基于用户的查询，相关问题是关于Zabbix监控Flink的细节。 - 示例：监控指标、脚本编写、配置步骤、可视化整合等。 完整回答大纲： 1. **介绍**：解释为什么监控Flink重要。 2. **核心方法**：监控Flink的关键步骤： - 收集监控指标（引用[3]）。 - 配置Zabbix代理脚本（类似引用[4]）。 3. **配置示例**：给出脚本和配置片段。 4. **进阶整合**：结合Grafana和告警平台。 5. **相关问题**。 添加引用标识： - 在段落末尾自然地添加，例如：[^3] 用于引用[3]。 LaTeX：确保如果有数学表达式，格式正确。在本回答中，可能不需要数学表达式，除非涉及公式。 最终回答： - 以Markdown格式组织。 - 包括代码块用于脚本示例。 - 生成相关问题。 </think>### Zabbix 监控 Flink 的实现方法与技术 监控 Flink 作业是企业运维的关键环节，特别是在实时数据处理场景中。Zabbix 作为企业级监控系统，能够有效整合 Flink 的指标数据、触发告警并提供可视化展示。以下是基于引用信息和行业实践的详细实现方法，步骤清晰、可靠。 #### 1. **核心原理与准备工作** Zabbix 监控 Flink 的核心是通过 Zabbix Agent 采集 Flink 暴露的指标数据，然后通过 Zabbix Server 存储、分析和告警。Flink 提供了丰富的 REST API 和 JMX 指标，可直接用于监控。 - **Flink 监控指标来源**：Flink 的 Web UI 或 REST API 暴露关键指标（如任务吞吐量、延迟、失败率）。引用[3]提供了完整的 Flink 监控指标列表，包括 `flink_taskmanager_job_latency`（任务延迟）、`flink_jobmanager_numRunningJobs`（运行中作业数）等[^3]。 - **Zabbix 代理配置**：需在 Flink 集群节点上部署 Zabbix Agent，并通过自定义脚本采集数据（类似于监控 keepalived 脑裂的脚本方法，引用[4]）。 #### 2. **实现方法与步骤** 以下是分步实现流程，基于引用[3]和引用[4]的实践： ##### 步骤 1: 定义 Flink 监控指标 - 从引用[3]的 GitHub 页面获取 Flink 指标列表（如 `flink_taskmanager_job_throughput`），这些指标可通过 Flink REST API 获取（默认端口 `8081`）。 - 示例 API 调用：`http://<flink-jobmanager>:8081/jobs/<job-id>/metrics?get=flink_taskmanager_job_throughput`。 ##### 步骤 2: 创建自定义监控脚本（类似引用[4]方法） 在 Flink 节点创建 Shell 脚本（如 `/scripts/flink_monitor.sh`），用于采集指标： ```bash #!/bin/bash # 脚本功能：采集 Flink 指定指标的值 METRIC_NAME=$1 # 接收 Zabbix 传入的指标名，如 "flink_taskmanager_job_throughput" JOB_ID="your-job-id" # 替换为实际的 Flink Job ID API_URL="http://localhost:8081/jobs/$JOB_ID/metrics?get=$METRIC_NAME" # 调用 Flink API 获取指标值 VALUE=$(curl -s $API_URL | jq -r '.[0].value') # 使用 jq 解析 JSON echo $VALUE ``` - **脚本说明**： - 脚本通过 Flink REST API 获取指标值并输出。 - 类似引用[4]的脚本配置逻辑，需确保脚本属主为 Zabbix 用户（如 `chown zabbix:zabbix /scripts/flink_monitor.sh`）[^4]。 ##### 步骤 3: 配置 Zabbix Agent 修改 Zabbix Agent 配置文件（`/etc/zabbix/zabbix_agentd.conf`）： ```ini UnsafeUserParameters=1 # 允许自定义参数 UserParameter=flink.metric[*],/bin/bash /scripts/flink_monitor.sh "$1" # 定义自定义键值 ``` - 重启 Zabbix Agent：`systemctl restart zabbix-agent`。 - 此步骤参考引用[4]的配置方式，可实现灵活的指标扩展[^4]。 ##### 步骤 4: 在 Zabbix Web 界面设置监控项 - **创建监控项**：在 Zabbix Web 控制台（配置 → 主机 → 项目），为每个 Flink 指标添加监控项： - 键值：`flink.metric["flink_taskmanager_job_throughput"]`（替换为实际指标名）。 - 数据类型：数字（浮点或整数）。 - 更新间隔：建议 30-60 秒。 - **触发器设置**：针对关键指标（如失败率）创建告警触发器，例如：当 `flink_taskmanager_job_failedRate > 0.1` 时触发告警。 ##### 步骤 5: 整合可视化与告警（优化参考引用[1]和引用[2]） - **可视化优化**：Zabbix 自带界面较基础，可结合 Grafana 实现美观仪表盘。引用[1]提到，Grafana 支持 Zabbix 数据源，可直接导入 Flink 指标构建大屏（如任务吞吐量实时图表）[^1]。 - **告警扩展**：对于大规模集群，引用[2]推荐的睿象云平台可整合 Zabbix 告警，实现多渠道通知（邮件、钉钉等），避免告警风暴[^2]。 #### 3. **潜在挑战与最佳实践** - **挑战**： - Flink Job ID 动态变化：需脚本自动获取最新 Job ID（可通过 Flink API 实时查询）。 - 指标延迟：高频采集可能影响性能，建议调整 Zabbix 轮询间隔。 - **最佳实践**： - 监控关键指标：优先关注失败率、延迟和吞吐量（见引用[3]列表）[^3]。 - 自动化部署：使用 Ansible 或 SaltStack 批量部署脚本和 Agent。 - 测试验证：先在开发环境验证脚本和告警逻辑。 通过以上方法，Zabbix 可实现对 Flink 的全面监控，覆盖作业健康度、资源使用和实时性能。最终效果包括实时仪表盘和智能告警，提升运维效率[^1][^2]。
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