本文作者：BYD信息中心-数据中心管理部-董睿 这里打一个小广告，手动狗头 比亚迪西安研发中心（与深圳协同办公），base西安。招聘大数据平台运维方向工程师，实时计算方向工程师，感兴趣的小伙伴请投递简历至dong.rui@byd.com 1.文档编写目的 Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。Grafana是一款采用 Go语言编写的开源应用，是一个跨平台的开源
本文主要介绍将flink任务运行的metric发送到Prometheus，通过grafana报表工具展示。
前阵子笔者涉及了些许监控相关的开发工作，在开发过程中也碰到过些许问题，便翻读了Flink相关部分的代码，在读代码的过程中发现了一些好的设计，因此也是写成文章整理上来。
整体而言，今年技术层面稍微有点拓宽，跨入了外表看上去高大上的流式计算领域，打开了另外一扇窗；而基于java的分布式/微服务领域，今年变化比较大，spring cloud netflix的部分组件宣布将要进入维护阶段，而国内spring cloud alibaba组件逐渐活跃起来，目前看来处于PublicEvolving阶段；而java自身也处在不断进化中，今年发布了java10及java11，明年java12也要来了，版本变化非常快。稍不留神就跟不上技术更迭了。
Flink文档：https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/
期待 Flink 1.9 整合 Flink 和 Blink 的版本。突然心血来潮，打算自己编一版 Blink 玩玩，这篇文章分为两个部分：
主要介绍针对平台的spark应用程序,在不修改用户程序的情况下 如何采集其资源和性能指标为后续分析使用,如性能优化,资源使用计价等.
一个监控系统对于每一个服务和应用基本上都是必不可少的。在 Flink 源码中监控相关功能主要在 flink-metrics 模块中，用于对 Flink 应用进行性能度量。Flink 监控模块使用的是当前比较流行的 metrics-core 库，来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics [1]。dropwizard/metrics 不仅仅在 Flink 项目中使用到，Kafka、Spark 等项目也是用的这个库。Metrics 包含监控的指标（Metric）以及指标如何导出（Reporter）。Metric 为多层树形结构，Metric Group + Metric Name 构成了指标的唯一标识。Reporter 支持上报到 JMX、Influxdb、Prometheus 等时序数据库。Flink 监控模块具体的使用配置可以在 flink-core 模块的 org.apache.flink.configuration.MetricOptions 中找到。
作者：吴云涛，腾讯 CSIG 高级工程师 一个监控系统对于每一个服务和应用基本上都是必不可少的。在 Flink 源码中监控相关功能主要在 flink-metrics 模块中，用于对 Flink 应用进行性能度量。Flink 监控模块使用的是当前比较流行的 metrics-core 库，来自 Coda Hale 的 dropwizard/metrics [1]。dropwizard/metrics 不仅仅在 Flink 项目中使用到，Kafka、Spark 等项目也是用的这个库。Metrics 包含监控的指标
由于最近在做监控方面的工作，因此也读了不少相关的经验分享。其中有这样一篇文章总结了一些基于Spring Boot的监控方案，因此翻译了一下，希望可以对大家有所帮助。 原文：Near real-time monitoring charts with Spring Boot Actuator, Jolokia and Grafana Spring Boot Actuator通过/metrics端点，以开箱即用的方式为应用程序的性能指标与响应统计提供了一个非常友好的监控方式。 由于在集群化的弹性环境中，应用程序的
Apache Flink® - Stateful Computations over Data Streams
Flink 可以运行在 Linux, Mac OS X和Windows上。为了运行Flink, 唯一的要求是必须在Java 7.x (或者更高版本)上安装。Windows 用户, 请查看 Flink在Windows上的安装指南。
作者：naughty Kubernetes已经成为容器编排的事实上的王者，连Docker都已经向K8s女王大人低头。对于Kubernetes的cluster的数据收集和监控已经成为IT运维的一个重要话题。我们今天来看一看如何利用Splunk最新的Metrics Store来对Kubernetes的集群进行性能监控。 部署架构 下图是该方案的部署架构，主要包括： 利用Heapster收集K8s的性能数据，包含CPU，Memory，Network，File System等 利用Heapster的Statsd
大家期盼已久的1.9已经剪支有些日子了，兴冲冲的切换到跑去编译，我在之前的文章《尝尝Blink》里也介绍过如何编译，本文只针对不同的地方以及遇到的坑做一些说明，希望对遇到同样问题的朋友有一些帮助。
statsd狭义来讲，其实就是一个监听UDP（默认）或者TCP的守护程序，根据简单的协议收集statsd客户端发送来的数据，聚合之后，定时推送给后端，如graphite和influxdb等，再通过grafana等展示。
micrometer-registry-statsd-1.0.1-sources.jar!/io/micrometer/statsd/StatsdFlavor.java
在互联网业务蒸蒸日上的今时今日，系统架构日渐复杂，随着软件产品和工程团队的变革，许多开源的监控工具应运而生，其中有一些相当出名，比如 Zabbix、Nagios 还有 StatsD。也有一些问题被大家不断讨论，例如，监控领域的开源工具 Zabbix 和 Nagios 哪个更好？StatsD 是否有可能取代 Zabbix 或 Nagios 成为系统监控的新标准？ StatsD 的诞生 作为一个大型的手工艺成品在线市场平台，Etsy 曾被纽约时报拿来和 eBay，Amazon 等比较。早在2009年，Etsy
📷 ---- ---- Step 1 Prompt 体系化的列举出Flink的知识点， 输出markdown语言格式 📷 📷 📷 Step 2 Prompt 将上述回答转换为markdown的Code 📷 # Flink 知识点概览 Apache Flink 是一个流处理框架，用于在分布式环境中处理无限的数据流。以下是 Flink 的知识点概览： ## Flink 架构 - Flink 架构概述 - Flink 集群架构 - JobManager 和 TaskManager - Flink 数据流执
Apache Flink 是一个分布式流计算引擎，用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。
这里我们要介绍的是源码编译的方式，我们需要直接从github上下载最新的relese1.8版本源码或者通过git clone命令来拉取,如下：
使用Hive构建数据仓库已经成为了比较普遍的一种解决方案。目前，一些比较常见的大数据处理引擎，都无一例外兼容Hive。Flink从1.9开始支持集成Hive，不过1.9版本为beta版，不推荐在生产环境中使用。在Flink1.10版本中，标志着对 Blink的整合宣告完成，对 Hive 的集成也达到了生产级别的要求。值得注意的是，不同版本的Flink对于Hive的集成有所差异，接下来将以最新的Flink1.12版本为例，实现Flink集成Hive
在编写应用程序的时候，通常会记录日志以便事后分析，在很多情况下是产生了问题之后，再去查看日志，是一种事后的静态分析。 在很多时候，我们可能需要了解整个系统在当前，或者某一时刻运行的情况，比如当前系统中对外提供了多少次服务，这些服务的响应时间是多少， 随时间变化的情况是什么样的，系统出错的频率是多少。这些动态的准实时信息对于监控整个系统的运行健康状况来说很重要。
springboot2引入了micrometer，1.x版本的spring.metrics.export.statsd.prefix在2版本中已经被标记为废弃，但是2版本没有给出对应的配置项。
其实比较也没啥意义，不同社区发展的目标总是会有差异，而且 Flink 在真正的实时流计算方面投入的精力很多。不过笔者想表达的是，Apache Hive 已经成为数据仓库生态系统的焦点，它不仅是一个用于大数据分析和 ETL 的 SQL 引擎，也是一个数据管理平台，所以无论是 Spark，还是 Flink，或是 Impala、Presto 等，都会积极地支持集成 Hive 的功能。
在前面Fayson介绍了《0876-7.1.7-如何在CDP中部署Flink1.14》，同时Flink也提供了SQL Client的能力，可以通过一种简单的方式来编写、调试和提交程序到Flink集群，而无需编写一行Java或Scala代码。本篇文章主要介绍如何在CDP集群中使用Flink SQL Client与Hive集成。Flink与Hive的集成，主要有如下两个目的：
在最新版本的Flink 1.10中，PyFlink支持Python用户定义的函数，使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数。但是，听完所有这些后，您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么？作为PyFlink的快速指南，本文将回答这些问题。
Prometheus是针对容器和微服务的开源监控预警工具，功能稳健，适用于开发流程中的云端管理员和开发人员等各个相关方。Prometheus定时聚合配置对象中的指标数据，评估规则表达式，展示结果，发送预警。
摘要：本文由美团研究员、实时计算负责人鞠大升分享，主要介绍 Flink 助力美团数仓增量生产的应用实践。内容包括：
前几次的分享，我们多次提到了下图中 Metrics 指标监控的 Prometheus、Grafana，而且 get 到了 influxdata 旗下的 InfluxDB 的入门技能。
本文将深入探讨Flink实时流处理框架的原理、应用，以及面试必备知识点与常见问题解析，助你在面试中展现出深厚的Flink技术功底。
版本控制&协作开发：GitHub、GitLab、BitBucket、SubVersion、Coding、Bazaar
前几天，Flink官方release了Flink1.10版本，这个版本有很多改动。比如：
还在为开发Flink流处理应用程序时无法像开发Spring Boot程序那么优雅的分层以及装配Bean而烦恼吗？
Cnitch，又名Snitch或Container Snitch，它是一款针对Docker引擎的运行进程权限检测工具。Cnitch本质上来说是一个简单的框架和命令行工具，该工具可以帮助研究人员监控Docker容器内的运行进程，如果有进程是以root权限的话，研究人员将第一时间收到Cnitch的通知。
摘要：近期 Cloudera Hadoop 大神 Arun 在 Twitter 上宣布 Cloudera Data Platform 正式集成了 Flink 作为其流计算产品，Apache Flink PMC Chair Stephan 也回应：“此举意义重大。”这意味着所有 CDH 发行版覆盖的全球企业用户都将能够使用 Flink 进行流数据处理。
最近一直在跟进flink_sql，为以后做更深入的了解做准备，这篇主要记录一下运行sql_client源码的过程~~
采访嘉宾｜王峰（莫问） 作者 | Tina 作为最活跃的大数据项目之一，Flink 进入 Apache 软件基金会顶级项目已经有八年了。 Apache Flink 是一款实时大数据分析引擎，同时支持流批执行模式，并与 Hadoop 生态可以无缝对接。2014 年，它被接纳为 Apache 孵化器项目，仅仅几个月后，它就成为了 Apache 的顶级项目。 对于 Flink 来说，阿里有非常适合的流式场景。作为 Flink 的主导力量，阿里从 2015 年开始调研 Flink，并于 2016 年第一次在搜
本次Release版本修复1.2K个问题，对Flink作业的整体性能和稳定性做了重大改进，同时增加了对K8S，Python的支持。
整个架构图分为三层，从下往上看，最下面一层是数据安全，包括受限域认证系统、加工层权限系统，应用层权限系统，安全审计系统，来保证最上层数据集成与处理的安全；
目前最新版的Canvas LMS已经要求必须装RCE增强工具了，但是官网的文档，渣渣都不如。。。
问题导读 1.什么是Pulsar？ 2.Pulsar都有哪些概念？ 3.Pulsar有什么特点？ 4.Flink未来如何与Pulsar整合？ Apache Flink和Apache Pulsar的开源数据技术框架可以以不同的方式集成，以提供大规模的弹性数据处理。 在这篇文章中，我将简要介绍Pulsar及其与其他消息传递系统的差异化元素，并描述Pulsar和Flink可以协同工作的方式，为大规模弹性数据处理提供无缝的开发人员体验。 Pulsar简介 Apache Pulsar是一个开源的分布式pub-sub消息系统，由Apache Software Foundation管理。 Pulsar是一种用于服务器到服务器消息传递的多租户，高性能解决方案，包括多个功能，例如Pulsar实例中对多个集群的本地支持，跨集群的消息的无缝geo-replication，非常低的发布和端到端 - 延迟，超过一百万个主题的无缝可扩展性，以及由Apache BookKeeper等提供的持久消息存储保证消息传递。现在让我们讨论Pulsar和其它pub-sub消息传递框架之间的主要区别： 第一个差异化因素源于这样一个事实：虽然Pulsar提供了灵活的pub-sub消息传递系统，但它也有持久的日志存储支持 - 因此在一个框架下结合了消息传递和存储。由于采用了分层架构，Pulsar提供即时故障恢复，独立可扩展性和无平衡的集群扩展。 Pulsar的架构遵循与其他pub-sub系统类似的模式，因为框架在主题中被组织为主要数据实体，生产者向主体发送数据，消费者从主题（topic）接收数据，如下图所示。
flink-connector-base模块主要是提供连接外部系统和数据源的基础功能，为其他具体的连接器模块提供了通用的接口和类。通过使用flink-connector-base，可以方便地实现自定义的连接器，并将Flink与各种外部系统集成起来，所以需要引用DataStream API,均需要加上此依赖。
传输使用UDP, 仿StatsD上传采集数据, InfluxDB进行数据存储, Grafana进行展示。
作者 | 蔡芳芳 采访嘉宾 | 王宇飞、罗齐 自年初成立开源委员会以来，字节跳动开源动作频频。公开信息显示，字节跳动近五个月新开源了不少项目，包括 Shuffle 框架 Cloud Shuffle Service、基于 Rust 的 RPC 框架 Volo 等。 10 月 26 日，字节宣布开源自研数据集成引擎 BitSail，采用 Apache 2.0 开源许可。据悉，BitSail 支持多种异构数据源间的数据同步，并提供离线、实时、全量、增量场景下的全域数据集成解决方案，目前服务于字节内部几乎所有
今天朋友圈有篇【阿里技术】发的文章，说Blink的性能如何强悍，功能现在也已经比较完善。譬如：
Apache Flink 社区迎来了激动人心的两位数位版本号，Flink 1.10.0 正式宣告发布！作为 Flink 社区迄今为止规模最大的一次版本升级，Flink 1.10 容纳了超过 200 位贡献者对超过 1200 个 issue 的开发实现，包含对 Flink 作业的整体性能及稳定性的显著优化、对原生 Kubernetes 的初步集成以及对 Python 支持（PyFlink）的重大优化。
主要讲解了技术原理，入门与生产实践，主要功能：全增量一体化数据集成、实时数据入库入仓、最详细的教程。Flink CDC 是Apache Flink的一个重要组件，主要使用了CDC技术从各种数据库中获取变更流并接入到Flink中，Apache Flink作为一款非常优秀的流处理引擎，其SQL API又提供了强大的流式计算能力，因此结合Flink CDC能带来非常广阔的应用场景。例如，Flink CDC可以代替传统的Data X和Canal工具作为实时数据同步，将数据库的全量和增量数据同步到消息队列和数据仓库中。也可以做实时数据集成，将数据库数据实时入湖入仓。还可以做实时物化视图，通过SQL对数据做实时的关联、打宽、聚合，并将物化结果写入到数据湖仓中。
Spark 是最活跃的 Apache 项目之一。Spark 的开源社区一度达到上千的活跃贡献者。最主要推动者是 Databricks，由最初的 Spark 创造者们成立的公司。Spark 因为在引擎方面比 MapReduce 全面占优，经过几年发展和 Hadoop 生态结合较好，已经被广泛视为 Hadoop MapReduce 引擎的取代者。
Flink Forward Asia 2022 将于 11 月 26-27 日在线上举办，议程内容正式上线！ 今年是 Flink Forward Asia（下文简称 FFA）落地中国的第五个年头，也是 Flink 成为 Apache 软件基金会顶级项目的第八年。过去这几年，Flink 一方面持续优化其流计算核心能力，不断提高整个行业的流计算处理标准，另一方面沿着流批一体的思路逐步推进架构改造和应用场景落地。伴随着实时化浪潮的发展和深化，Flink 已逐步演进为流处理的领军角色和事实标准。 作为开源大数据领
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