Flink的vvr 这边怎么看流量多少？实时流入的带宽大小

要查看Flink作业实时流入的带宽大小，即流量多少，您可以通过以下几个步骤进行监控：

1. 利用Source Metrics（源头指标）:

   • pendingRecords: 表示源端未读取数据的条数。虽然这个指标不直接显示带宽，但是结合数据处理速度，可以间接评估流量情况。
   • sourceIdleTime: 反映Source是否有闲置时间，如果数据产生速率较低，这个值会较大。结合这个指标可以辅助判断流量的间歇性变化。

2. 集成监控服务ARMS Prometheus:

   • 通过ARMS Prometheus，您可以配置监控各种作业相关的指标，包括但不限于数据处理速率相关的指标。虽然直接的带宽监控指标未在给定文档中明确列出，但您可以根据作业的输入速率（如每秒处理的消息数）来估算带宽使用情况<

3. 自定义Metric Exporter:

   • 如果标准的监控指标不能满足需求，您可以考虑在Flink作业中集成自定义的Metric Exporter，用于导出更详细的网络流量数据到监控系统中。这样可以直接监控到作业的网络带宽使用情况。

4. 利用Kubernetes或云平台网络监控:

   • 如果您的Flink作业运行在Kubernetes集群上，可以利用Kubernetes的网络监控工具（如Network Policies或第三方网络插件的监控功能）来监测Pod或Service的网络流量。
   • 阿里云等云服务商通常也提供了网络流量监控功能，您可以在对应的云产品控制台查看专有网络VPC、ECS实例或公网NAT网关的带宽使用情况

综上所述，虽然直接查看Flink VVR作业实时带宽的指标未直接列出，但结合上述方法，尤其是利用作业源头指标、ARMS Prometheus监控以及可能的自定义监控手段，可以有效评估和监控实时流入的流量大小。

Flink vvr（Virtual Runtime Version）是阿里云实时计算Flink版的一个特性，它提供了一种方式来运行基于Flink的应用程序，并且能够与多种数据源和服务进行集成，如RDS MySQL、Table Store、Hive、Kafka、HBase、Phoenix、AnalyticDB MySQL和DataHub等。

要查看Flink vvr实例上的流量或者监控实时流入的带宽大小，通常可以通过以下几种途径：

1. 阿里云控制台:

   • 登录阿里云实时计算Flink控制台。
   • 寻找与您的应用或任务相关的监控面板或仪表板。
   • 查看有关网络带宽使用的指标。

2. Flink Web UI:

   • 如果您的Flink集群启用了Web UI，您可以通过浏览器访问它（通常是http://<master-ip>:8081）。
   • 在Flink Web UI中，您可以查看Job Manager和Task Manager的网络统计信息。
   • 特别是，您可以关注“Network”或“Task Metrics”部分来获取关于网络流量的信息。

3. Flink Metrics:

   • Flink支持多种监控和度量收集机制，例如Prometheus、JMX等。
   • 您可以通过配置Flink来启用这些监控，并使用对应的工具（如Grafana配合Prometheus）来可视化网络流量数据。

4. 阿里云监控服务:

   • 阿里云提供了云监控服务，您可以利用它来监控Flink vvr实例的网络流量。
   • 通过云监控服务，您可以设置监控规则、报警策略以及查看历史监控数据。

如果您需要具体的步骤或者配置示例来查看Flink vvr实例上的实时流量，我可以帮助您查找更详细的文档或者指南。请让我知道您需要哪种具体的信息。

查看Flink作业的实时流入带宽大小，通常需要通过监控实时计算Flink版的公网NAT网关。您可以按照以下步骤操作：

在实时计算Flink版控制台找到工作空间的专有网络ID。
进入专有网络控制台，找到对应的公网NAT网关。
查看NAT网关的弹性公网IP监控运维信息，这里会显示公网带宽使用情况。
请参考文档如何查看公网带宽情况？

在Apache Flink中，查看实时数据流的流量和实时流入的带宽大小通常涉及对系统性能的监控和度量。由于Flink本身并不直接提供一个名为“vvr”的特定工具或指标来直接查看流量，我们可以通过以下方式来间接获取这些信息：

1. 使用Flink的Metric系统
   Flink提供了一个强大的Metric系统，允许用户自定义和监控各种系统性能指标，包括数据流的流入量。通过自定义Metric，可以灵活地监控和收集关于数据流量的信息。

步骤概述：

创建自定义Metric：在Flink作业中创建一个自定义的Metric类，用于记录和更新流入量指标。
注册Metric：在Flink作业的适当位置（如SourceFunction或ProcessFunction中）注册这个Metric。
监控和报告：使用Flink的Dashboard或其他监控工具（如Prometheus、Grafana）来查看和报告这个Metric的值。

1. 利用第三方监控工具
   除了Flink内置的Metric系统外，还可以利用第三方监控工具来监控Flink作业的流量和带宽使用情况。这些工具通常能够与Flink集成，并提供更全面的系统监控和性能分析功能。

常用工具：

Prometheus：一个开源的系统监控和警报工具，可以与Flink集成以收集各种系统指标。
Grafana：一个开源的度量分析和可视化套件，可以与Prometheus结合使用，以图形化方式展示Flink作业的流量和性能数据。

看这些指标
numBytesIn：此指标表示输入到作业的总字节数，有助于了解上游数据源的吞吐量输入情况。单位为Bytes。
numBytesInPerSecond：这代表每秒输入到作业的字节数，用于观察数据流的实时输入速度，进而评估作业的流量表现。单位为Bytes/秒。

参考文档

可以通过配置作业监控。查看如下四个指标：

——参考链接。