FLINK RUNNING JOBS METRICS_flink

Flink运行作业时，监控其性能和状态非常重要，这有助于及时发现并解决问题。Flink提供了丰富的运行指标（running jobs metrics）来帮助管理员和开发者了解作业的实时状态。以下是一些关键的Flink运行作业指标：

1. **Job Manager Metrics**:
- **Task parallelism**: 同时运行的任务数量。
- **Active Tasks**: 当前正在执行任务的数量。
- **Running Time**: 每个任务的运行时间。
- **Latency**: 数据从输入到输出的时间延迟。
- **Memory Usage**: 作业使用的内存情况。
- **Processing Time**: 单个元素处理所需的时间。
- **Input/Output Rates**: 每秒的输入和输出数据速率。
- **Failed Records**: 由于错误而丢弃的记录数。
- **Parallelism Distribution**: 各阶段任务的并行度分布。

3. **Pipeline Metrics**:
- **Progress**: 作业的整体完成进度。
- **Watermark Lag**: 水印与实际事件时间的差距。
- **Buffer Occupancy**: 中间结果存储的缓冲区使用情况。
- **BackPressure**: 是否存在由于输入速率超过处理能力导致的后压现象。

4. **Event Time Metrics** (适用于支持事件时间的Flink):
- **Event Time Progress**: 事件时间窗口的处理进度。
- **Late Data**: 过期或迟到的数据数量。

要监控这些指标，你可以使用Flink的Web UI、命令行工具如`flinkctl`，或者通过集成的监控系统（如JMX、Prometheus、Grafana等）来设置警报和可视化。对于更高级的分析，可以使用Flink的Metrics System和第三方工具对数据进行聚合和分析。