请教一下，flink on yarn模式下，怎么对job作业进行指标监控？

在Flink on Yarn模式下，对job作业进行指标监控的方式有很多。首先，可以使用Flink Metrics来对各项性能指标如全链路吞吐、全链路时延、吞吐时延等进行监控和调优。Flink支持多种汇报监控指标（metrics）的reporter，包括JMX、SLF4J、InfluxDB、Prometheus等。

特别是，如果使用Prometheus+Grafana进行监控，可以实时查看作业运行状态，这对于保证实时作业7 x 24小时运行至关重要。此外，在Per-Job模式中，每个Flink job任务都会启动一个对应的Flink集群，基于Yarn提交后会在Yarn中同时运行多个实时Flink任务。

另外，对于Yarn的任务，其有优先级，可以根据优先级运行作业。基于Yarn调度系统，能够自动化地处理各个角色的Failover (容错)。JobManager进程和TaskManager进程都由Yarn NodeManager监控。如果JobManager进程异常退出，则Yarn ResourceManager会重新调度JobManager到其他机器。如果TaskManager进程异常退出，JobManager会收到消息并重新向Yarn ResourceManager申请资源，重新启动TaskManager。通过这种方式也可以更好地监控和优化job作业的性能。

在Flink on Yarn模式下，对job作业进行指标监控可以通过JMX（Java Management Extensions）来实现。首先，需要确保你的Flink应用程序在启动时开启了JMX端口。然后，你可以使用JMX客户端工具（如jconsole或jvisualvm）连接到运行中的Flink应用程序，以获取关于作业延迟、吞吐量等性能指标的详细信息。

Flink on Yarn有两种运行模式：Session-Cluster和Per-Job-Cluster模式。在这两种模式下，你都可以通过上述方法进行指标监控。具体的操作步骤如下：

1. 打开你的JMX客户端工具（例如jconsole）。
2. 在JMX客户端工具中，输入Flink应用程序的JMX端口号以及主类名（即org.apache.flink.runtime.jobmaster.JobMaster）。
3. 连接成功后，你将能够看到Flink应用程序的各种MBeans，通过这些MBeans你可以查看和监控作业的各项性能指标。

需要注意的是，如果你的作业日志量非常大，可能需要采取一些特殊措施来查看和定位问题，因为在这种模式下，程序运行的日志会分散存储在不同的DN上。此外，为了确保Flink应用程序在Yarn集群上正常运行，你可能还需要检查和调整一些Yarn的配置参数，例如虚拟内存检查设置。

这些指标flink 不是自带 吐出来了吗，你配置吐出到promthus pushgateway 就好了 ，此回答整理自钉群“【①群】Apache Flink China社区”