grafana 如何对数据进行切分

最新推荐文章于 2025-03-26 15:17:39 发布
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版权

也就是如何增加筛选，根据想要的条件筛选不同的内容，数据源是prometheus
效果

设置variable





正则表达式 匹配url中IP和端口
切片进阶
根据前一个切片 再过滤

含义说明
instance 表示activemq_jvm_Uptime这个查询返回来的这个一个矢量，
$host 是Grafana定义的变量
mq_console是实际需要获取的值

简半中
关注
端到端的流处理:从数据采集到结果输出
AI天才研究院
05-24 415
端到端的流处理:从数据采集到结果输出 作者：禅与计算机程序设计艺术 1. 背景介绍 1.1 什么是流处理？ 在当今这个数据爆炸式增长的时代，传统的批处理方式已经难以满足实时性要求高的应用场景。流处理应运而生，它能够对无边界的
数据平台架构优化：提升系统性能与稳定性
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数据平台架构优化旨在解决数据规模增长、业务需求变化、技术架构老化等问题带来的挑战，提升数据平台的性能、稳定性、可扩展性、高可用性和安全性，为企业提供更强大的数据处理和分析能力。阐述数据平台架构优化的背景、目的、范围和预期读者。介绍数据平台架构的核心概念，并使用 Mermaid 流程图展示其相互关系。详细分析提升数据平台性能和稳定性的关键策略，包括数据存储优化、数据处理优化、架构设计优化等。结合实际案例，使用代码示例演示如何进行数据平台架构优化。探讨数据平台架构优化在不同行业和业务场景下的应用。
云监控---grafana使用mysql数据源创建dashboard--全面解析
直到世界的尽头
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grafana的dashboard简介 Grafana是一款采用 go 语言编写的开源应用，主要用于大规模指标数据的可视化展现，是网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，目前已经支持绝大部分常用的时序数据库。 官网 操作文档 grafana安装 经常被用作基础设施的时间序列数据和应用程序分析的可视化。 Grafana 主要特性： 灵活丰富的图形化选项； 可以混合多种风格； 支持多个数据源； ...
pandas 根据筛选条件对指定excel列进行筛选
fang_ye的博客
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pandas 根据筛选条件对指定excel列进行筛选导入需要筛选的excel和筛选条件要筛选的表格A思路结果 这两天老师要求筛选一下最近几年学院发表的文章，从图书馆那要了份数据量较大的excel，将该excel分成学生文章、老师文章两份excel，以第一作者为区分，B站学习法稍微补了补python操作excel，看到pandas就顺手用一下了……大佬勿喷，仅仅是稍微学了一下。 导入需要筛选的excel和筛选条件 import pandas as pd df = pd.read_excel('D:/py_p
Grafana-查询和转换数据
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又双叒叕是你的博客
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最小抓取间隔使其与仪表板右上角仪表板时间选择器中选择的时间范围不同。
正则表达式截取字符串
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public static void main(String[] args){ String string ="2019-07-01 15:25"; Pattern p = Pattern.compile("([0-9]{4})-([0-9]{2})-([0-9]{2}) ([0-9]{2}):([0-9]{2})"); Matcher m = p.matcher(string); ...
转 guava 字符串连接和字符串分割
xu282934741的博客
04-01 1095
转自https://www.iteye.com/blog/jackyrong-2157324 guava库中，包含了很好的join和split的功能，例子如下： 1） 将LIST转换为使用字符串连接的字符串 Java代码 List<String>names=Lists.newArrayList("John","Jane","Adam","Tom");...
lucene结果集的分页处理（百度 分页 方式）(转)
Gerry的专栏
08-02 959
导读： 　　做一个搜索引擎就要像个样子，做的专业一些才好，因此在分页处理时也采用类似百度和google的分页方式。 　　对于结果集的处理，大家各有办法，总结起来就是缓存和重新查询两种方式，lucene推荐第二种，如果使用缓存的方式感觉控制资源的释放比较困难，在并发性较多的情况下系统可能资源耗尽，因此我们这里采用lucene推荐的做法实现类似百度和google的分页效果。 　　终于调试通过了
总结：Grafana Mimir调研
w2009211777的专栏
04-23 2136
Mimir
grafana使用Elasticsearch
CleverCode的博客
09-16 1万+
1 查看Elasticsearch索引数据源 在浏览器中输入：http://leo-elasticsearch-api-1.idc1.xxxx.net/_plugin/head/ 。点击索引。如下图。可以看到是按照每小时分索引了。leo-nginx-前缀，然后按照小时切分索引。 2 添加Elasticsearch数据源 3 添加数据说明 字段说明： name...
Grafana Loki开源日志聚合系统代替ELK或EFK
王奥OX
11-03 1804
前言 在对公司容器云的日志方案进行设计的时候，发现主流的 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或者 EFK (Elasticsearch, Filebeat or Fluentd, Kibana) 比较重，再加上现阶段对于 ES 复杂的搜索功能很多都用不上，最终选择了 Grafana 开源的 Loki 日志系统。下面我们来介绍下 Loki 的一些基本概念和架构，当然 EFK 作为业界成熟的日志聚合解决方案也是大家应该需要熟悉和掌握的。 Loki 2.0 releas.
Grafana 过滤器介绍（literal_or、iliteral_or、not_literal_or、not_literal_or）
liu_rockefeller的博客
01-11 1275
通过上述解释，您可以根据具体需求选择合适的过滤器选项，以准确控制变量在查询中的替换方式和匹配逻辑。，这些选项决定了当变量包含多个值时，在查询中如何插入和处理这些值。将多个值连接起来，查询包含任意一个指定值的数据，匹配时不区分大小写。将多个值连接起来，查询包含任意一个指定值的数据。条件连接起来，排除指定的值，匹配时不区分大小写。条件连接起来，排除指定的值。：当变量包含多个值时，使用。：当变量包含多个值时，使用。：当变量包含多个值时，使用。：当变量包含多个值时，使用。：查询商品表中排除类别为。
Grafana 面板添加动态参数 增加可选项
小楼一夜听春雨，深巷明朝卖杏花
03-22 1万+
现在我们在一个 Dashboard 中添加了两个 Panel，我们可以很明显看到会直接将所有的节点信息展示在同一个面板中，但是如果有非常多的节点的话数据量就非常大了，这种情况下我们最好的方式是将节点当成参数(通过这个参数添加到Promql里面去，实现对时间序列的过滤，比如只过滤出某些节点)，可以让用户自己去选择要查看哪一个节点的监控信息，要实现这个功能，我们就需要去添加一个以节点为参数的变量来去查询监控数据。 点击 Dashboard 页面右上方的Dashboard settings按钮，进入配置页面..
总结：Grafana
w2009211777的专栏
03-31 6294
Grafana作为最火热的开源数据可视化工具，最大的特点就是支持多种数据源以及丰富的插件库了。官方提供了Elasictsearch、Prometheus、Mysql等常见数据库的数据源。社区也提供了支持Zabbix监控数据展示的数据源，但是实际应用中仍会遇到现有数据源无法满足需求的情况。比如Grafana没有现成插件支持从MongoDB等其他数据库中读取数据。SimpleJson是Grafana开源社区提供的数据源。
字符串分割（split），将字符串按照指定字符进行分割。split(String regex)和split(String regex, int limit)
weixin_45633852的博客
02-27 8791
字符串分割（split），将字符串按照指定字符进行分割。split(String regex)和split(String regex, int limit)
grafana 正则 排除字符串_正则的基本概念
weixin_39891272的博客
12-03 6552
作用处理字符串（搜索，替换，切分等）写法1.js对象风格let re = new RegExp('正则表达式','选项')；let re = new RegExp('1[3-9]d{9}','g')； //global-全局匹配，找到所有2.perl风格let re = /正则表达式/选项；let re = /1[3-9]d{9}/g;转义d digit [0-9]的简称w ...
用Grafana为Elasticsearch做日志分析
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chszs的专栏
12-21 3万+
用Grafana为Elasticsearch做日志分析.Grafana是一个开源的、功能强大的指标仪表板和图形编辑器工具，它面向Graphite、Elasticsearch、OpenTSDB、Prometheus和InfluxDB等数据源。目前Grafana的最新版本为2.6版。
grafana客制化无限下钻Dashboard
百世经纶『一页書』
11-11 2272
Grafana客制化无限下钻 使用场景： 我要用Grafana展示两中DB的数据 在这里插入代码片 提示：这里简述项目相关背景： 例如：项目场景：示例:通过蓝牙芯片(HC-05)与手机 APP 通信，每隔 5s 传输一批传感器数据(不是很大) 问题描述： 提示：这里描述项目中遇到的问题： 例如：数据传输过程中数据不时出现丢失的情况，偶尔会丢失一部分数据 APP 中接收数据代码： @Override public void run() { bytes = mm.
如何实现对FlinkCDC的监控
03-10
<think>嗯，用户想了解如何实现Flink CDC监控的最佳实践和方法。首先，我需要回忆一下Flink CDC的相关知识，然后结合引用内容来组织答案。根据提供的引用，有几个关键点需要注意： 1. 引用1提到Flink SQL CDC + JDBC Connector的结构，Source和Sink的并行度为1，且端到端一致性的实现条件。这可能涉及到检查点机制和Exactly-Once语义。 2. 引用2指出CDC同步任务对数据库性能的影响，未来会优化限流和无锁并发，这可能和监控中的性能指标相关，比如延迟、吞吐量。 3. 引用3和引用4提供了Flink CDC的应用案例，比如实时数据湖和ETL，这些场景下的监控需求可能包括数据准确性、处理延迟等。 4. 引用5提到了Flink SQL的语法，可能涉及到使用Flink SQL来配置监控或集成监控工具。 接下来需要组织这些信息，分步骤说明监控的最佳实践。首先，监控核心指标，如延迟、吞吐量、资源使用率。然后，配置Flink自身的监控，比如Web UI、指标系统。接着，集成外部监控工具如Prometheus和Grafana。还需要关注数据一致性，比如检查点、Exactly-Once，以及使用日志跟踪数据流。另外，引用2提到的性能影响，可能需要监控数据库性能，并实施限流。最后，应用案例中的实时数据湖和ETL需要特定的监控策略，比如数据验证和端到端延迟监控。 还要确保回答结构清晰，分点说明，并生成相关问题。注意引用标记的正确使用，比如在提到检查点时引用1，性能影响引用2，应用案例引用4等。需要检查每个步骤是否都有对应的引用支持，并且逻辑连贯，帮助用户逐步了解如何实现监控。</think>### Flink CDC 监控的最佳实践与方法 #### 一、监控核心指标 1. **数据同步延迟** 通过 Flink 的 Metric 系统监控 `SourceLag`（数据源延迟）和 `SinkLatency`（数据写入延迟）。例如，Kafka Connector 的 `currentOffset` 和 `committedOffset` 差值可反映实时延迟[^1][^4]。 2. **吞吐量监控** 监控 `numRecordsInPerSecond`（输入速率）和 `numRecordsOutPerSecond`（输出速率），确保数据同步的吞吐量符合预期[^4]。 3. **资源利用率** 通过 Flink WebUI 观察 TaskManager 的 CPU、内存使用率，避免资源瓶颈影响同步性能[^4]。 #### 二、配置 Flink 原生监控能力 1. **启用 Flink WebUI** 默认地址为 `http://localhost:8081`，可实时查看作业状态、背压（Backpressure）及算子级指标。 2. **集成指标系统** 将 Flink Metrics 导出到 Prometheus，结合 Grafana 实现可视化看板。配置示例： ```yaml metrics.reporter.prom.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter metrics.reporter.prom.port: 9999 ``` #### 三、端到端一致性监控 1. **检查点（Checkpoint）监控** 确保检查点间隔和完成率稳定，例如设置 `checkpoint.interval: 60s`。检查点失败可能触发作业恢复，需结合日志排查原因[^2]。 2. **Exactly-Once 语义验证** 对目标数据库（如 Doris）执行数据一致性校验，通过对比源库与目标库的增量记录数或哈希值，确保数据不丢不重[^3][^5]。 #### 四、数据库性能与数据流追踪 1. **源库性能监控** 针对 MySQL/Oracle 等源库，监控 CPU、锁竞争及 Binlog 生成速率。若快照阶段负载过高，需通过 Flink CDC 参数（如 `scan.incremental.snapshot.chunk.size`）限制读取速度。 2. **日志与链路追踪** 启用 Flink 的日志级别（如 DEBUG）记录数据流动细节，或集成 OpenTelemetry 追踪全链路事件。 #### 五、应用场景优化实践 1. **实时数据湖场景** 监控 HDFS 写入延迟及文件切分频率，确保数据湖的实时性要求[^4]。 2. **流式 ETL 场景** 对 Elasticsearch 等下游系统监控索引延迟，调整 Flink Sink 的批量提交参数（如 `bulk.flush.max.actions`）。 --- ###
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