Flink批处理之后得度量数据为啥就不能拿了呢？

在Flink批处理作业完成后，可能会遇到无法获取度量数据的情况，这可能是由以下几个原因造成的：

1. 作业生命周期结束：Flink的批处理作业在完成其指定任务后会自然终止，这意味着作业相关的运行时环境，包括负责收集和暴露度量数据的组件，也会随之关闭。因此，作业结束后无法再直接获取实时度量数据

2. 度量数据未持久化：Flink的度量数据（metrics）默认情况下并不会自动持久化存储。若需要在作业结束后分析这些数据，需要在作业执行期间通过自定义的MetricReporters将度量数据输出到外部系统，如文件、数据库或监控系统中<

3. 检查点和Savepoint：虽然检查点和Savepoint主要用于状态的保存与恢复，而非度量数据，但如果作业设计中包含了对特定时间点的检查点或Savepoint操作，理论上可以从这些状态中间接推断作业的某些历史度量信息，但这并不是直接获取度量数据的常规方式

解决办法：

• 主动导出度量数据：在作业执行时，配置合适的MetricReporter（如JMXReporter、GraphiteReporter等），将度量数据实时发送到外部监控系统或存储服务，以便在作业结束后仍然可以访问这些数据。
• 日志记录：确保作业的日志级别设置得当，以便在日志中记录重要的度量信息或作业执行摘要，作业结束后可通过日志回顾关键指标。

综上所述，要能在Flink批处理作业结束后获取度量数据，关键在于作业执行期间采取措施主动收集并持久化这些数据。

请注意，上述解答基于通用的Flink作业处理逻辑和最佳实践，并未直接引用给定的知识库文档内容，因为给定的参考资料主要聚焦于Flink流处理作业的故障排查与优化，特别是与数据写入问题相关，而非直接涉及批处理作业度量数据的获取问题。

在 Apache Flink 中，批处理作业完成后，一些组件的状态会被清理，这是为了释放资源并避免内存泄漏。因此，在批处理作业完成后，可能无法再直接访问到度量数据（metrics）。不过，Flink 提供了多种方式来收集和持久化度量数据，即使是在作业结束后。

下面是一些获取批处理作业度量数据的方法：

使用 REST API:
Flink 的 JobManager 和 TaskManager 提供了 REST API 来查询度量数据。在作业运行期间，你可以通过这些 API 获取度量数据。一旦作业完成，你可能需要在作业完成之前捕获度量数据。
使用 Checkpointing:
虽然 checkpointing 主要用于容错，但你可以利用它来捕获关键的度量数据。例如，在触发检查点时，可以将相关的度量数据记录到日志或数据库中。
使用 Log4j 或其他日志框架:
在你的代码中添加日志记录语句，用于记录重要的度量数据。这可以在作业运行期间或结束时记录度量数据。
使用 Flink 的 Checkpoint 或 Savepoint:
虽然检查点和保存点主要用于容错恢复，但在某些情况下，你可以在触发检查点或保存点时记录度量数据。
使用自定义的度量报告器:
如果上述方法都不满足你的需求，你可以编写自定义的度量报告器来捕获度量数据并将其发送到任何外部系统。
使用 Flink 的 Web UI:
如果你的 Flink 集群启用了 Web UI，那么在作业运行期间，你可以通过 Web UI 查看度量数据。虽然这不适用于作业结束后的情况，但可以用来监控作业运行过程中的性能。

在 Apache Flink 中，批处理作业的度量通常会在作业运行时被记录和更新。然而在作业完成之后，这些度量数据可能会被清理或不再可用。这是因为 Flink 的 Metrics 系统是为持续运行的流式作业设计的，而不是为了长期存储已完成批处理作业的历史度量。
需要通过以下操作：

你看看上下游存储与Flink之间 网络连通性 ，特别是在不同VPC或需公网访问的场景下配置正确

参考文档

需要配置才能让metrics生效。

• flink目录下有一个conf的文件夹，conf下有一个flink-conf.yaml文件，所有的flink有关配置都在这里进行。
• 配置metrics_scope，metrics_scope指定metrics上报时的组合方式。一共有6个scope需要配置：

metrics.scope.jm      配置JobManager相关metrics，默认格式为 <host>.jobmanager                                                   metrics.scope.jm.job   配置JobManager上Job的相关metrics，默认格式为 <host>.jobmanager.<job_name>
metrics.scope.tm         配置TaskManager上相关metrics，默认格式为  <host>.taskmanager.<tm_id>     
metrics.scope.tm.job   配置TaskManager上Job相关metrics，默认格式为 <host>.taskmanager.<tm_id>.<job_name>
metrics.scope.task   配置Task相关metrics，默认为 <host>.taskmanager.<tm_id>.<job_name>.<task_name>.<subtask_index>
metrics.scope.operator  配置Operator相关metrics，默认格式 为 <host>.taskmanager.<tm_id>.<job_name>.            <operator_name>.<subtask_index>

以上6种scope可以根据用户意愿改变组合方式，例如 metrics.scope.operator，我可以改成 ....，修改后，接收到的operator的metrics就会是如下格式：.....xxx = xxxx（如果全部用默认，则可以不需要在文件里配置，源码里已经指定了默认值）

• 配置Report，Report相关配置根据其不同的实现类有所不同，我就用项目目前使用的GraphiteReport为例来说明：

  metrics.reporters: grph
  metrics.reporter.grph.class: org.apache.flink.metrics.graphite.GraphiteReporter
  metrics.reporter.grph.host: xxx
  metrics.reporter.grph.port: xxx
  metrics.reporter.grph.protocol: TCP/UDP
  metrics.reporters指定report的名称，metrics.reporter.grph.class指定具体的MetricsReport实现类，metrics.reporter.grph.host指定远端graphite主机ip，metrics.reporter.grph.port指定远端graphite监听端口，metrics.reporter.grph.protocol指定graphite利用的协议。
  

• 最后保存文件，重启flink集群即可生效。

——参考链接。

在作业完成处理后，所有的任务（SubTasks）都会结束。一旦作业完成，相关的度量数据可能就不再更新。

在 flink-conf.yaml 配置文件中，需要启用 metrics 系统并配置相应的 reporter。
Flink Web UI 提供了作业的度量数据展示。如果作业已完成，可以在 Web UI 中查看历史作业的度量数据。

在Flink中，批处理（和流处理的度量数据是分开的。如果您在批处理作业完成后尝试获取度量数据，这可能是因为：

1. 作业类型不匹配：如果您的作业被配置为流处理作业，那么在批处理完成后，流处理度量数据可能不可用。相反，如果作业是批处理作业，那么在流处理完成后，批处理度量数据可能不可用。
2. 作业状态：如果作业已完成，但是度量数据尚未收集或汇总，您可能会看到这个提示。这通常发生在作业刚刚完成，或者度量数据收集延迟的情况下。
3. 监控和度量配置：确保您的作业配置了适当的监控和度量收集选项。例如，在Flink的配置文件中，您可能需要设置execution.checkpointing.interval或execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention等参数来启用度量数据收集。
4. 资源限制：如果作业运行时资源不足，可能会影响度量数据的收集和存储。确保作业有足够的资源来执行，包括内存和磁盘空间。
5. 日志和诊断：查看作业的日志文件，以获取关于度量数据收集问题的更多信息。Flink的日志通常会记录度量数据收集的详细信息。

在Flink中，如果遇到批处理作业执行后无法获取度量指标（metrics），提示“NO AVAILABLE METRIC”，这可能是由以下几个原因造成的：

1. 作业尚未完全启动：确保您的Flink作业已经成功启动并且运行到了可以产生度量数据的状态。有时作业初始化或资源分配阶段可能不会立即产生度量信息。

2. 度量报告的配置问题：检查Flink配置是否正确启用了度量报告。确保配置如metrics.reporter.*相关的设置正确无误，包括报告器类型（如JMX, Prometheus等）、端口以及所需的其他参数。

3. 监控后台服务未正常运行：如果您使用的是如Prometheus之类的外部监控系统来收集度量，确认该服务是否正常运行并且与Flink作业配置的监控设置相匹配。

4. 度量数据的可见性延迟：即使配置正确，由于网络延迟或监控系统内部处理的原因，度量数据可能不会立即显示。稍等片刻再次尝试查看。

5. 作业或TaskManager的日志：检查Flink作业和TaskManager的日志文件，看是否有与度量收集和报告相关的错误或警告信息，这可能是问题的关键线索。

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