Flink sql不能用Metric Reporters监控作业吗？

是的，Flink SQL 作业可以利用 Flink 的 Metric Reporters 来监控作业的运行状态。Flink 提供了一系列内置的 Metric Reporters，包括 JMX、CSV、Prometheus 等，以及支持自定义 Metric Reporters。

以下是使用 Metric Reporters 来监控 Flink SQL 作业的一些基本步骤：

1. 添加依赖
   确保你的 Flink 项目中包含了与 Metric Reporters 相关的依赖。

<dependency>
    <groupId>org.apache.flink</groupId>
    <artifactId>flink-metrics-prometheus</artifactId>
    <version>你的flink版本</version>
</dependency>

1. 设置 Metric Reporters
   在 Flink SQL CLI 或通过 Flink 配置文件设置 Metric Reporters。

使用 Flink SQL CLI
-- 设置 Metric Reporter
SET 'execution.metrics-reporter.class' = 'org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter';
使用 Flink 配置文件
execution.metrics-reporter.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter

是的，Apache Flink SQL 作业确实可以通过 Metric Reporters 来监控作业的性能和状态。Flink 提供了多种 Metric Reporters，包括 JMX、CSV、Prometheus 等，允许用户将 Flink 作业的监控数据输出到不同的系统或格式中。
以下是一些常用的 Metric Reporters：

1. JMX (Java Management Extensions):
   • 通过 JMX 接口，你可以将 Flink 作业的监控数据输出到 JMX 服务器，例如 Prometheus 的 JMX exporter。
   • 可以在 Flink 的 flink-conf.yaml 文件中配置 JMX 相关的参数。
2. CSV (Comma-Separated Values):
   • CSV 格式可以将 Flink 作业的监控数据输出为 CSV 文件，便于数据分析和可视化。
   • 可以在 Flink 的 flink-conf.yaml 文件中配置 CSV 相关的参数。
3. Prometheus:
   • Prometheus 是一个流行的开源监控和警报系统，可以将 Flink 作业的监控数据输出到 Prometheus 服务器。
   • 需要在 Flink 的 flink-conf.yaml 文件中配置 Prometheus 相关的参数。
4. Grafana:
   • Grafana 是一个开源的图形界面和数据可视化工具，可以通过 Prometheus 接口与 Flink 作业的监控数据进行交互。
   • 需要先将 Flink 作业的监控数据输出到 Prometheus，然后使用 Grafana 进行可视化。
     要使用 Metric Reporters 监控 Flink SQL 作业，你需要在 Flink 的配置文件 flink-conf.yaml 中进行相应的配置，并确保 Flink SQL 作业的作业管理器（JobManager）和任务管理器（TaskManager）能够正确地读取和执行这些配置。
     例如，如果你想使用 Prometheus 作为 Metric Reporter，你需要在 flink-conf.yaml 文件中添加以下配置：

     metrics.reporter.prometheus.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter
     metrics.reporter.prometheus.port: 8086
     metrics.reporter.prometheus.jvm-metrics: true
     metrics.reporter.prometheus.jobmanager-metrics: true
     metrics.reporter.prometheus.taskmanager-metrics: true
     

     然后，你需要确保 Prometheus 服务器正在运行，并且能够正确地接收来自 Flink 的监控数据。
     请注意，具体的配置选项和类名可能会根据 Flink 的版本和 Metric Reporter 的实现而有所不同。建议查阅 Flink 的官方文档或社区资源以获取最准确的信息。

Apache Flink 提供了多种方式来监控运行中的作业，包括使用 Metrics。虽然 Flink SQL 本身并不直接与特定的监控工具集成，但你可以通过 Flink 的 Metric System 来配置和使用不同的 Metric Reporters。

Flink 的 Metric System 支持多种类型的 reporters，比如 Graphite、JMX、Kafka、Prometheus 等等。这些 reporters 可以将指标数据发送到相应的监控系统中，从而实现对 Flink 作业的监控。

对于 Flink SQL，你可以通过以下几种方式来监控作业：

1. 使用 Flink Web UI:

   • Flink 的 JobManager 和 TaskManagers 都有一个 Web UI，可以查看各种指标。
   • 这个 UI 显示了所有可用的 metrics，包括那些由 Flink SQL 产生的。

2. 配置 Metric Reporters:

   • 在你的 Flink 配置文件中添加相应的 reporter 配置。
   • 例如，要启用 Prometheus reporter，你需要在 flink-conf.yaml 文件中添加如下配置：

     metric.reporter.prometheus.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter
     metric.reporter.prometheus.enabled: true
     metric.reporter.prometheus.port: 9249
     

   • 保存并重启你的 Flink 集群或 session cluster。

3. 使用 SQL Client 或 REST API:

   • 你也可以通过 Flink SQL Client 或者 REST API 查询作业的状态和指标。

4. 使用外部监控工具:

   • 如果你想使用外部监控工具（如 Grafana），你可以配置相应的 reporter 将指标发送到支持这些工具的后端服务。

请注意，如果你是在 Flink 1.15 版本之前使用的 Flink SQL，那么你可能需要通过 JobGraph 或 StreamExecutionEnvironment 的方式来配置 Metrics，因为早期版本的 Flink SQL 可能不直接支持 Metrics 的配置。

如果你需要更具体的帮助或者指导，请提供更多信息，我会尽力协助你。

Flink SQL作业默认使用云监控或ARMS进行监控告警，并不直接支持Metric Reporters来监控。您可以：

• 使用云监控控制台订阅指标告警，从Flink作业运维页面跳转配置。
• 或在Flink开发控制台创建告警规则，配置7个预设指标的告警。
• 如果需要更复杂监控，需在ARMS控制台自定义配置PromQL监控指标。
  

支持使用Metric Reporters进行监控。您可以配置Metric Reporters将作业的监控指标上报至多种渠道，包括但不限于Flink控制台、自建的Prometheus、日志服务SLS、Kafka等
。这样不仅能在Flink开发控制台上查看指标，还能在您选择的其他平台上进行更丰富的监控和分析

参考文档：https://help.aliyun.com/zh/flink/user-guide/configure-custom-collection-metrics-and-report-metrics-to-other-systems

Flink SQL 确实可以使用 Metric Reporters 来监控作业。Flink 的 Metric 系统是一个强大的工具，用于监控和诊断 Flink 集群和作业的状态。这个系统不仅适用于 Flink 的 DataStream API，也适用于 Flink SQL。

Metric Reporters 是 Flink 中的一个组件，它们负责将 Flink 内部收集的指标数据发送到外部系统，如 Prometheus、Graphite、InfluxDB 等。通过配置这些 Reporters，用户可以将 Flink 作业的监控数据导出到这些外部系统，并使用相应的工具（如 Grafana）进行可视化和分析。

对于 Flink SQL 作业，其监控方式与 DataStream 作业类似。Flink SQL 作业在执行时，也会生成一系列的监控指标，如任务执行时间、吞吐量、延迟、资源使用情况等。这些指标同样可以通过 Metric Reporters 导出到外部系统。

具体步骤如下：

配置 Metric Reporters：在 Flink 的配置文件（如 flink-conf.yaml）中，配置一个或多个 Metric Reporters。这些配置指定了 Reporter 的类型、目标系统的地址、认证信息等。
启动 Flink 集群和作业：启动 Flink 集群，并运行 Flink SQL 作业。在作业执行过程中，Flink 会自动收集作业的相关指标，并通过配置的 Metric Reporters 将这些指标发送到外部系统。
监控和可视化：使用外部系统的监控工具（如 Grafana）来查看 Flink SQL 作业的监控数据。这些工具通常提供丰富的图表和仪表盘，帮助用户直观地了解作业的运行状态和性能。
需要注意的是，虽然 Flink SQL 可以使用 Metric Reporters 来监控作业，但具体的监控指标和配置方式可能会因 Flink 版本和使用的外部系统而有所不同。因此，在实际应用中，建议参考 Flink 的官方文档和所选外部系统的文档来进行配置和监控。

总的来说，Flink SQL 作业完全可以通过 Metric Reporters 来实现监控，从而帮助用户更好地了解作业的运行状态和性能。

支持。可以通过配置文件中的 metrics.reporter.. 项进行配置，配置一种或多种发送器，将运行时指标暴露给外部系统。 发送器会在 TaskManager、Flink 作业启动时进行实例化。

——参考链接。

可以。

从flink1.8版本开始，reporter支持了将指标数据写入influxdb，用户可以自研可视化系统读取influxdb中的数据进行可视化。

但是对中小型公司来讲，可能因为成本原因，大多并不会选择自研可视化，我们选择grafana进行flink metrics的可视化。

本文主要重点讲述influxdb、prometheus为Reporter，将flink的metrics数据写入外部系统，并使用grafana进行可视化。

参考文档https://blog.csdn.net/cndotaci/article/details/106870238