因此，Prometheus 即使优化后也并非长期指标存储工具。在 Prometheus 中，时序型数据的最佳保留率可能会短至几天甚至几小时，具体取决于您环境的规模。...或者，您可以选择 Elastic Stack 来同时实现两个目标：飞速运行 Prometheus，还能在可扩展的集中型 Elasticsearch 部署中存储指标以及您的其他运行数据，想存多久存多久。...Metricbeat 中的 Prometheus 模块 能够自动从 Prometheus 实例、Push Gateway、导出工具以及支持 Prometheus 表示格式的几乎所有其他服务中采集指标。...通过 Prometheus 模块，您能够通过多种方式从 Prometheus 服务器、导出工具或者 Push Gateway 中采集指标：如果已在运行 Prometheus 服务器并希望直接对这些指标进行查询...您可以使用 Metricbeat 从环境中的每个 Prometheus 服务器上采集性能指标并加以存储。
原文链接：https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/ Prometheus 的客户端库中提供了四种核心的指标类型。...但这些类型只是在客户端库（客户端可以根据不同的数据类型调用不同的 API 接口）和在线协议中，实际在 Prometheus server 中并不对指标类型进行区分，而是简单地把这些指标统一视为无类型的时间序列...Histogram 在一段时间范围内对数据进行采样（通常是请求持续时间或响应大小等），并将其计入可配置的存储桶（bucket）中，后续可通过指定区间筛选样本，也可以统计样本总数，最后一般将数据展示为直方图...Histogram 类型的样本会提供三种指标（假设指标名称为 ）： 样本的值分布在 bucket 中的数量，命名为 _bucket{le=""}。...不同语言关于 Summary 的客户端库使用文档： Go Java Python Ruby 参考 如何区分prometheus中Histogram和Summary类型的metrics？ ?
但是在0.14.0中，通过添加对Kafka导出器（Kafka Exporter ）的支持，我们做出了一些重大改进。Kafka导出器增加了Kafka代理中缺少的一些额外指标。...与许多其它监视系统不同，使用Prometheus，你的应用程序不必将指标数据推给Prometheus。相反，Prometheus将从你的应用程序中获取（收集）指标，并将它们存储在时间序列数据库中。...Prometheus获取这些数据的接口是一个简单的HTTP端点，提供带有指标的文本输出。有许多工具和库可以让你轻松地在应用程序中创建Prometheus端点。...查看Prometheus文档的测仪（Instrumenting）部分，了解更多关于如何从你的应用程序中公开Prometheus指标的信息。...在0.14.0中，我们的仪表板是相当基本的。在0.15.0中，我们将发布一个改进的Grafana仪表板，它将使用Kafka导出器提供的更多不同指标。
Spark Application 创建的一些监控指标，来让 Spark Operator 的维护者，更好的监控 Operator 中 CRD 对象的情况。...Spark Metrics 初始化，是普通的 Prometheus 指标收集初始化的方式，Workqueue Metrics 则是通过 Workqueue 的 Provider 来填充。..._，但是不能是中划线。...CreateValidMetricNameLabel 方法是用来矫正指标名的，以防制造不符合规范的指标名，导致指标无法被 Prometheus 拉取。...很重要的，就是根据 Spark App 的 CRD 对象的状态来输出指标了，这是指标体系最重要的部分。
《【Spark重点难点04】你的代码跑起来谁说了算？(内存管理)》 《【Spark重点难点05】SparkSQL YYDS(上)！》 《【Spark重点难点06】SparkSQL YYDS(中)！》...《【Spark重点难点07】SparkSQL YYDS(加餐)！》 前言 Spark3.0版本的发布已经很长时间了，3.0版本增加了很多令人兴奋的新特性。...我们可以设置参数spark.sql.adaptive.enabled为true来开启AQE，在Spark 3.0中默认是false。...Join策略调整 关于Spark支持的Join策略，我们在之前的文章中做过详细介绍了： Spark 支持的许多 Join 策略中，Broadcast Hash Join通常是性能最好的，前提是参加 join...以上就是Spark3.0中最重要的两个特性AQE和DPP了。
思路 1.分析当前 Prometheus 中存储的所有的 metric name（指标项）；2.分析展示环节用到的所有 metric name，即 Grafana 的 Dashboards 用到的所有指标...write_relabel_configs 仅 keep 2-4 中的指标, 以此大幅减少 Prometheus 需要存储的指标量....Grafana Mimirtool 支持从以下方面提取指标: •Grafana 实例中的Grafana Dashboards(通过 Grafana API)•Mimir 实例中的 Prometheus...，Grafana Mimirtool可以将这些提取的指标与Prometheus或Cloud Prometheus实例中的活动 series 进行比较，并输出一个 used 指标和 unused 指标的列表...然后用 analyze prometheus 分析了展示和告警中used 和 unused 的活动 series，最后配置了 Prometheus 以仅 keep 用到的指标。
在使用 OpenTelemetry 之前，因为 prometheus 是这部分的绝对标准，所以我们通常都会使用 prometheus 的包来暴露这些指标：prometheus 还提供了其他几种指标类型：CounterGaugeHistogram之后我们只需要在 prometheus 中配置一些抓取规则即可：scrape_configs: - job_name...客户端中暴露指标的一个插件。...\ -Dotel.exporter.prometheus.port=18180 \ -jar myapp.jar配合上 Prometheus 的两个启动参数就可以在本地 18180 中获取到指标数据...有一点需要注意，如果我们自定义的指标最好是参考官方的语义和命名规范来定义这些指标名称。比如 OpenTelemetry 的规范中名称是用 . 来进行分隔的。
01 介绍 Go 语言开发的基于指标的监控系统 Prometheus，主要采用拉取方式收集监控数据，通过 Pushgateway 也可以采用推送方式收集监控数据。...关于 Prometheus 的客户端库和 PromQL 的使用，是 Go 开发者重点需要掌握的部分。...本文我们介绍通过使用 Prometheus 官方提供的 golang 客户端库，使用 Counter 数据类型记录 HTTP 接口的调用量。...，查看 Prometheus 提供的可视化控制面板，也可以使用 Grafana。...03 Golang 客户端库 安装并成功启动 Prometheus server 后，我们就可以通过 Prometheus 官方提供的 Golang 客户端库在我们的 Go 项目代码埋点。
新的Adaptive Query Execution框架（AQE）是Spark 3.0最令人期待的功能之一，它可以解决困扰许多Spark SQL工作负载的问题。...我们在Workload XM方面的经验无疑证实了这些问题的现实性和严重性。 AQE最初是在Spark 2.4中引入的，但随着Spark 3.0的发展，它变得更加强大。...尽管Cloudera建议在我们交付Spark 3.1之前等待在生产中使用它，但您现在可以使用AQE开始在Spark 3.0中进行评估。 首先，让我们看一下AQE解决的问题类型。...静态数据集部分受到流技术的挑战：Spark团队首先创建了一个基于RDD的笨拙设计，然后提出了一个涉及DataFrames的更好的解决方案。...静态计划部分受到SQL和Adaptive Query Execution框架的挑战，从某种意义上说，结构化流对于初始流库是什么：它应该一直是一个优雅的解决方案。
前言在大数据领域，流数据处理已经成为处理实时数据的核心技术之一。Apache Spark 提供了 Spark Streaming 模块，使得我们能够以分布式、高性能的方式处理实时数据流。...其中，状态计算是流数据处理中的重要组成部分，用于跟踪和更新数据流的状态。...Spark Streaming 中的状态计算原理在 Spark Streaming 中，状态计算的基本原理是将状态与键（Key）相关联，并在每个时间间隔（batch interval）内，根据接收到的新数据更新状态...mapWithState 更灵活的状态计算介绍mapWithState 是 Spark 1.6 版本中引入的一种更强大和灵活的状态计算算子。...随着技术的不断发展和 Spark 社区的持续贡献，其应用方向和前景将继续保持活力。结语在流数据处理中，状态计算是实现更复杂、更灵活业务逻辑的关键。
作者：橙色马路 从马楠的上一篇文章中，我们已经了解到Prometheus的一大优势，是可以在应用内定义自己的指标做监控。...SpringBoot 2的actuator中默认使用Micrometer作为指标支持库。本身已经内置了许多开箱即用的指标。...自定义的指标注册以后，也会被融合在相同的uri(/actuator/prometheus)中统一输出，非常方便。 1....此种短状态适用于心跳类型的指标，在预警系统中可以及时发现没有按时上报的点。 但对于相对长时间想保持住特定指标值，需要显式给到对应变量强引用。...指标值为 double 型: 对于自定义的数值型，如温度，访问次数等的指标，原样输出即可。 若输入某些状态类的值，可定义成数值型。比如 Prometheus 中的存活状态指标 UP = 1。
给你一个代码代表"类"完整路径的字符串，比如"flash.text.TextField"，你能用AS3.0在舞台上动态创建一个该类的实例么?...(用var txt:TextField = new TextField()作弊的不算) var txtClass:Class = getDefinitionByName("flash.text.TextField...") as Class; var txtInstance:TextField = new txtClass() as TextField; txtInstance.text = "通过反射动态创建的TextField..."; txtInstance.width = stage.stageWidth; addChild(txtInstance); ok，这就是AS3.0中的反射，虽然写法与c#中的完全不同，但是概念是相通的...，有了这个我们可以把一些需要动态创建实例的信息，放在xml配置文件里，运行时先加载xml配置，然后根据配置文件来决定是创建一个"男猪角"或一个"女猪角"加入游戏场景中 当然反射也能用于开发者自定义的类：
Silverlight 3.0 中的 WriteableBitmap 尽管矢量图形非常的强大但是在有些情况下还是需要用到位图，因为他们在运行时能得到更高的执行效率和渲染效果。...在Silverlight 2.0中获得位图的唯一途径就是从服务器下载并将其嵌入到一个Image元素上。 在Silverlight 3.0中添加了一个新的图形类，WriteableBitmap。...他可以动态的呈现位图，再结合上矢量图形一起运用，对于拍摄视频播放快照、生成算法内容（如分形图像）和数据可视化（如音乐可视化应用程序）很有用。...object sender, System.Windows.RoutedEventArgs e) { // 创建一个WriteableBitmap并且把需要呈现位图的元素赋值给...image.Margin = new Thickness(5); image.Source = wb; // 将Image元素放入容器控件中
很早以前就知道prometheus社区提供了 blackbox 的探针方案，但一直没有关注，正好趁这次机会了解一下。...Blackbox Exporter 是 Prometheus 社区提供的官方黑盒监控解决方案，其允许用户通过：HTTP, HTTPS, DNS, TCP, ICMP 和 gRPC.的方式对网络进行探测。...目前 proemtheus operator 中的 probe 资源已实现对 blackbox-exporter 的支持，本文的介绍的所有探针也均在 probe中实现。...提示：可以在prometheus-blackbox-exporter的 helm values 中配置。...probe_dns_additional_rrs{} // 附加记录列表中的条目数量 probe_dns_answer_rrs{} // 响应记录列表中的条目数量
一、前述 Spark中Shuffle文件的寻址是一个文件底层的管理机制，所以还是有必要了解一下的。 二、架构图 ?...三、基本概念： 1) MapOutputTracker MapOutputTracker是Spark架构中的一个模块，是一个主从架构。管理磁盘小文件的地址。...2) BlockManager BlockManager块管理者，是Spark架构中的一个模块，也是一个主从架构。 BlockManagerMaster,主对象，存在于Driver中。...中的MapOutputTrackerMaster汇报。...拉取过来的数据放在Executor端的shuffle聚合内存中（spark.shuffle.memeoryFraction 0.2）, 如果5个task一次拉取的数据放不到shuffle内存中会有OOM
本文主要讲讲，spark 3.0之后引入的动态分区裁剪机制，这个会大大提升应用的性能，尤其是在bi等场景下，存在大量的where条件操作。...2.动态分区裁剪场景 Spark 3.0的分区裁剪的场景主要是基于谓词下推执行filter(动态生成)，然后应用于事实表和维表join的场景。...想一想，由于where条件的filter是维表Date的，spark读取事实表的时候也是需要使用扫描的全表数据来和维表Date实现join，这就大大增加了计算量。...当然，这个就要权衡一下，filter数据集生成的子查询及保存的性能消耗，与对数据过滤对join的性能优化的对比了，这就要讲到spark sql的优化模型了。...spark sql 是如何实现sql优化操作的呢？ 一张图可以概括： ? 现在sql解析的过程中完成sql语法优化，然后再根据统计代价模型来进行动态执行优化。
事实上也是如此，最近发布的 Spark3.0 新特性没有让人失望。 关于 Spark3.0 具体的特性介绍和技术细节，感兴趣的话，可以参考这两篇文章：《Spark 3.0重磅发布！...流计算在 Spark 里已经变成不受重视的一部分。...在日常使用 Spark 的过程中，Spark SQL 相对于 2.0 才发布的 Structured Streaming 流计算模块要成熟稳定的多，但是在 Spark3.0 ，Spark SQL 依然占据了最多的更新部分...毕竟数据处理过程中，SQL 才是永恒不变的王者。...而在国内炒的火热的流计算，作为大数据技术领域里的使用范围最广的 Spark3.0 反倒没有多少更新，而且更新的特性居然是关于 UI 的，而不是 Structured Streaming 本身。
但是频繁的使用文件系统实现数据交换，会带来大量的 I/O 开销，经常会成为整个工作流的瓶颈。...-f integration/prometheus/prometheus.yaml 如集群内有 prometheus，可将以下配置写到 prometheus 配置文件中： scrape_configs...为了基于自定义指标进行扩展，你需要拥有两个组件： 第一个组件是从应用程序收集指标并将其存储到 Prometheus 时间序列数据库。...第二个组件使用收集的度量指标来扩展 Kubernetes 自定义 metrics API，即 k8s-prometheus-adapter。 第一个组件在第三步部署完成，下面部署第二个组件。...如果已经配置了custom-metrics-api，在 adapter 的 configmap 配置中增加与 dataset 相关的配置： apiVersion: v1 kind: ConfigMap
前 言 在人工智能领域，机器学习的效果需要用各种指标来评价。本文将阐述机器学习中的常用性能评价指标，矢量卷积与神经网格的评价指标不包括在内。...即： E=( FP+FN)/S 在上述电动车的例子中，从上表可知，FP+ FN =30，S= 100，则错误率为： E=30/100=0.3 可见，正确率与错误率是分别从正反两方面进行评价的指标，两者数值相加刚好等于...而我们最常用的F1指标，就是上式中系数α取值为1的情形，即： F1=2P.R/(P+R) F1的最大值为1，最小值为0。...绿线分类模型的整体性能要优于红线分类模型。 10 IoU（Intersection-over-Union）指标 IoU简称交并比，顾名思义数学中交集与并集的比例。...在常见的人脸识别算法模型中，正确率是首当其冲的应用宣传指标。事实上，对同一个模型来说，各个性能指标也并非一个静止不变的数字，会随着应用场景、人脸库数量等变化而变化。
Web 指标是一组由 Google 定义的指标，用于衡量呈现时间、响应时间和布局偏移。每个数据点都提供有关应用程序整体性能的见解。...Sentry SDK 收集 Web 指标信息（如果浏览器支持的话）并将该信息添加到前端事务中。然后将这些重要信息汇总在几个图表中，以便快速了解每个前端事务对用户的执行情况。...核心 Web 指标 这些 Web 指标被谷歌认为是直接衡量用户体验的最重要的指标。Google 报告称，截至 2021 年 5 月，这些指标也会影响网站的搜索排名。...FID 提供有关应用程序页面上成功或不成功交互的关键数据。 累积布局偏移 (CLS) 累积布局偏移 (CLS)是渲染过程中每个意外元素偏移的单个布局偏移分数的总和。...您可能还想在直方图中查看与事务相关的更多信息。单击所选 Web 指标下方的“在发现中打开（Open in Discover）”以构建自定义查询以进行进一步调查。
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