Flink从入门到精通100篇(三)-如何利用InfluxDB+Grafana搭建Flink on YARN作业监控大屏环境

本文介绍了如何利用InfluxDB和Grafana搭建Flink on YARN作业的监控环境。详细阐述了InfluxDB的安装配置、数据库创建、Flink Metrics Reporter的配置,以及Grafana的安装和数据源添加,提供了Flink Metrics Dashboard的示例。

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前言

虽然博主之前写过基于Prometheus PushGateway搭建Flink监控的过程,但是在我们的生产环境中,使用的是InfluxDB。InfluxDB是一个由Go语言写成的、由InfluxData部分开源的时序数据库,能够非常好地处理监控指标的存储和查询,配合Grafana即可简单地实现Flink作业metrics的收集与展示。本文简述配置过程及一些小问题。

硬件参数

新版InfluxDB的集群版是收费的,但是单点也足够我们存储较长时间的监控数据了。

  • CPU:Intel E5 v4 12C/24T

  • 内存:96GB

  • 硬盘:500GB SSD * 2

  • 网络:10Gbps

  • 操作系统:CentOS 7.5 64-bit

  • InfluxDB 1.8

  • Grafana 6.7.4

安装与配置InfluxDB

先下载RPM包,再用yum localinstall安装,可以自动解决依赖关系。

wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.8.0.x86_64.rpm
y
### 配置 Prometheus 和 Grafana 实现 Flink监控 #### 安装与配置 Prometheus 为了实现对 Flink 的有效监控,Prometheus 是核心组件之一。由于 Flink on YARN 作业的动态特性,直接由 Prometheus 抓取数据存在挑战。因此引入了 PushGateway 中间件来解决这一问题。 - **安装 Prometheus** 下载并解压官方提供的二进制文件即可完成安装过程[^1]。 - **配置 Prometheus** 编辑 `prometheus.yml` 文件,在 scrape_configs 节点下添加针对 PushGateway 数据源的抓取规则: ```yaml scrape_configs: - job_name: 'pushgateway' static_configs: - targets: ['localhost:9091'] ``` 此设置使得 Prometheus 可以定期从指定地址获取推送过来的数据。 #### 使用 PushGateway 收集临时性度量指标 对于像 Flink 这样的批处理或流处理框架来说,其任务可能具有短暂生命周期的特点。此时可以通过修改 Flink 应用程序代码,使其能够向 PushGateway 发送自定义 Metrics;或者利用 Flink 提供的内置 Metric Reporter 功能指向 PushGateway 地址。 当应用程序结束运行之后,这些短期存在的 Metrics 不会立即消失而是继续存在于 PushGateway 上等待被采集[^3]。 #### 安装与配置 Grafana Grafana 主要用于可视化展示收集到的各种性能指标信息。 - **下载与启动 Grafana** 访问镜像站点加速下载速度,并按照常规方式启动服务进程[^2]: ```bash nohup ./bin/grafana-server web & ``` 默认情况下监听于本地 3000 端口上提供 Web UI 接入支持,默认用户名密码均为 admin。 - **连接至 Prometheus 数据源** 登录后进入 Data Sources 页面新增一个名为 "Prometheus" 类型的选择项,填入之前部署好的 Prometheus Server URL 即可建立关联关系。 - **创建仪表板** 导入预先设计好适用于 Flink 监控场景下的模板化面板布局方案(例如 ID 为 11049),这样就能快速获得一组合理的视图组合来进行日常运维管理操作了。 ---
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