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在 docker 上部署 Flink Task,只能通过 UI Port 来查看当前任务吗?

在 docker 上部署 Flink Task,以 Applicaiton Mode 运行时只能通过每个 Task 的 UI Port 来查看当前任务吗?

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真的很搞笑 2024-05-14 17:17:41 77 0
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  • 在 Docker 上部署 Flink Task 并不局限于只能通过 UI Port 来查看当前任务。Flink 提供了多种方式来监控和管理任务,包括但不限于:

    Web UI:Flink 提供了一个内置的 Web UI,通常可以通过默认的 8081 端口访问。这个 UI 提供了关于 Flink 作业的详细信息,包括作业图、执行计划、任务管理、性能指标等。
    命令行界面(CLI):Flink 还提供了命令行工具,如 flink list、flink savepoint、flink cancel 等,这些命令可以用来管理作业,查看作业状态,触发保存点等。
    REST API:Flink 的 REST API 允许你通过 HTTP 请求来管理作业和查询状态。你可以编写脚本或程序来自动化这些操作。
    日志文件:Docker 容器的日志可以通过 docker logs 命令查看,这可以用来监控 Flink 任务的输出和潜在的错误信息。
    监控系统集成:Flink 可以与各种监控系统集成,如 Prometheus、Grafana 等,这些系统可以提供更丰富的监控指标和可视化。
    自定义监控和日志:你可以通过在 Flink 作业中添加自定义的日志记录和监控指标来进一步增强对作业状态的了解。
    在 Docker 上部署 Flink Task 时,确保你的 Docker 容器配置了正确的端口映射,以便可以从宿主机访问 Flink 的 Web UI 和其他服务。例如,如果你的 Flink Web UI 默认运行在容器的 8081 端口,你可以在运行 Docker 容器时添加 -p 8081:8081 参数来映射端口。

    docker run -p 8081:8081 --name flink-task -d flink:latest
    这样,你就可以通过宿主机的 8081 端口来访问 Flink 的 Web UI,并监控和管理你的 Flink 任务了。

    总之,Flink 提供了多种方式来监控和管理任务,你可以根据自己的需求和偏好选择最合适的方法。

    2024-08-05 16:25:59
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  • 在 Docker 上部署 Flink 任务时,您可以通过多种方式来查看和管理任务,而不仅仅限于 UI 端口。以下是一些常见的方法:

    1. Flink Web UI:
      • Flink Web UI 提供了一个图形界面,用于监控和调试 Flink 作业。
      • 默认情况下,Flink Web UI 监听在 8081 端口。
      • 您可以直接访问 Flink Web UI 来查看作业的状态、监控指标、日志等。
    2. 命令行工具:
      • Flink 提供了命令行工具,如 flink listflink cancelflink logs 等,用于管理 Flink 作业。
      • 这些命令行工具可以通过 Docker 容器内的 Flink 命令行界面使用。
    3. 日志文件:
      • Flink 作业的日志会被记录在 Docker 容器内的指定文件中。
      • 您可以通过 Docker 的日志管理功能或直接访问容器内的文件系统来查看日志。
    4. Metrics API:
      • Flink 提供了一个 Metrics API,允许您通过编程方式获取作业的监控指标。
      • 这些监控指标可以通过 JMX 或 REST API 访问。
    5. 监控和报警系统:
      • 您还可以将 Flink 作业的监控数据输出到外部监控和报警系统中,如 Prometheus、Grafana 等。
      • 这样,您可以通过这些外部系统来监控 Flink 作业的性能和状态。
    6. 集成开发环境 (IDE):
      • 如果您的开发环境支持与 Docker 集成,您还可以在 IDE 中直接调试和运行 Flink 作业。
        总的来说,Docker 上部署 Flink 任务后,您有多种方式来查看和管理任务,包括使用 Flink Web UI、命令行工具、日志文件、Metrics API、监控和报警系统以及 IDE。选择哪种方式取决于您的具体需求和偏好。
    2024-07-27 20:49:51
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  • 在Docker上部署Flink Task Manager时,你可以通过多种方式来监控和管理任务,而不仅仅是通过Web UI端口。以下是一些常见的监控和管理方法:

    Flink Web UI (默认端口8081)
    Flink Web UI是常用的管理界面,可以显示作业的状态、性能指标、检查点信息等。
    如果你在Docker容器中运行Flink,并且映射了Web UI端口,那么你可以通过浏览器访问该端口来查看作业状态。
    Flink REST API
    Flink提供了REST API接口,允许你从外部程序查询作业状态、触发操作等。
    你可以编写脚本或者使用curl命令通过REST API与Flink交互。
    例如,你可以使用以下命令来获取所有作业的状态:图片.png
    Flink Client
    如果你安装了Flink客户端,可以使用命令行工具来管理作业。
    例如,使用flink list来列出当前运行的所有作业。
    日志文件
    Docker容器内的日志文件也包含了Flink作业的状态信息。
    你可以通过docker logs 命令来查看容器的日志。
    日志文件中通常包含有关作业启动、错误、警告等信息。
    外部监控工具
    你可以使用像Prometheus这样的外部监控工具来收集Flink的度量指标,并使用Grafana之类的工具来展示这些指标。
    首先,你需要配置Flink来暴露metrics endpoint,然后配置Prometheus抓取这些指标。
    Kubernetes / Docker Compose
    如果你是通过Kubernetes或Docker Compose部署的Flink集群,可以使用这些平台提供的工具来管理和服务发现。
    Kubernetes提供了kubectl命令行工具来管理Pods和Services。
    Docker Compose则提供了compose命令来管理服务。
    集成监控框架
    如果你使用了Spring Boot Actuator或其他监控框架,可以通过HTTP接口来监控应用的状态。

    2024-07-26 17:24:55
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  • 当您在Docker上以Application Mode运行Flink任务时,确实可以通过Flink的Web UI来监控任务,包括每个Task的详情。Web UI默认在8081端口提供服务,您可以通过任务的地址http://<Docker容器IP>:8081来访问。此外您还可以通过命令行工具flink list和flink info来获取任务状态和详情。确保Docker容器配置正确,允许对外暴露UI端口,并确保网络访问无阻。

    2024-07-26 15:44:03
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  • 阿里云大降价~

    看启动日志:
    登录实时计算控制台。
    在 Flink全托管 页签,点击目标工作空间的 操作 列下的 控制台 。
    选择左侧导航栏的 作业运维 。
    点击目标作业名称。
    进入 作业探查 页面,切换到 启动日志 页签查看。
    查看运行日志:通过作业探查页面:

    重复上述1至5步进入作业探查。
    在 运行日志 页签,选择正在运行的作业查看日志。
    查看Job Manager和Task Managers日志:

    Job Manager日志:在 Job Manager 页签点击 日志 。
    Task Managers日志:在 运行Task Managers 页签,点击具体 Path, ID 后查看 日志 。
    Flink UI页面:

    重复登录和导航至目标作业步骤。
    点击 Flink UI 进入。
    在UI左侧导航栏,分别点击 Task Managers 或 Job Manager ,进一步选择具体实例查看日志。

    然后就可以啦

    2024-07-25 11:29:43
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  • 可以通过 JobManager 提供的 REST API 来获取当前任务。

    # 可以从结果中获取感兴趣的 vertex-id
    curl localhost:8081/jobs/<jod-id>
    

    预期响应 (结果已格式化)

    {
      "jid": "<job-id>",
      "name": "Click Event Count",
      "isStoppable": false,
      "state": "RUNNING",
      "start-time": 1564467066026,
      "end-time": -1,
      "duration": 374793,
      "now": 1564467440819,
      "timestamps": {
        "CREATED": 1564467066026,
        "FINISHED": 0,
        "SUSPENDED": 0,
        "FAILING": 0,
        "CANCELLING": 0,
        "CANCELED": 0,
        "RECONCILING": 0,
        "RUNNING": 1564467066126,
        "FAILED": 0,
        "RESTARTING": 0
      },
      "vertices": [
        {
          "id": "<vertex-id>",
          "name": "ClickEvent Source",
          "parallelism": 2,
          "status": "RUNNING",
          "start-time": 1564467066423,
          "end-time": -1,
          "duration": 374396,
          "tasks": {
            "CREATED": 0,
            "FINISHED": 0,
            "DEPLOYING": 0,
            "RUNNING": 2,
            "CANCELING": 0,
            "FAILED": 0,
            "CANCELED": 0,
            "RECONCILING": 0,
            "SCHEDULED": 0
          },
          "metrics": {
            "read-bytes": 0,
            "read-bytes-complete": true,
            "write-bytes": 5033461,
            "write-bytes-complete": true,
            "read-records": 0,
            "read-records-complete": true,
            "write-records": 166351,
            "write-records-complete": true
          }
        },
        {
          "id": "<vertex-id>",
          "name": "ClickEvent Counter",
          "parallelism": 2,
          "status": "RUNNING",
          "start-time": 1564467066469,
          "end-time": -1,
          "duration": 374350,
          "tasks": {
            "CREATED": 0,
            "FINISHED": 0,
            "DEPLOYING": 0,
            "RUNNING": 2,
            "CANCELING": 0,
            "FAILED": 0,
            "CANCELED": 0,
            "RECONCILING": 0,
            "SCHEDULED": 0
          },
          "metrics": {
            "read-bytes": 5085332,
            "read-bytes-complete": true,
            "write-bytes": 316,
            "write-bytes-complete": true,
            "read-records": 166305,
            "read-records-complete": true,
            "write-records": 6,
            "write-records-complete": true
          }
        },
        {
          "id": "<vertex-id>",
          "name": "ClickEventStatistics Sink",
          "parallelism": 2,
          "status": "RUNNING",
          "start-time": 1564467066476,
          "end-time": -1,
          "duration": 374343,
          "tasks": {
            "CREATED": 0,
            "FINISHED": 0,
            "DEPLOYING": 0,
            "RUNNING": 2,
            "CANCELING": 0,
            "FAILED": 0,
            "CANCELED": 0,
            "RECONCILING": 0,
            "SCHEDULED": 0
          },
          "metrics": {
            "read-bytes": 20668,
            "read-bytes-complete": true,
            "write-bytes": 0,
            "write-bytes-complete": true,
            "read-records": 6,
            "read-records-complete": true,
            "write-records": 0,
            "write-records-complete": true
          }
        }
      ],
      "status-counts": {
        "CREATED": 0,
        "FINISHED": 0,
        "DEPLOYING": 0,
        "RUNNING": 4,
        "CANCELING": 0,
        "FAILED": 0,
        "CANCELED": 0,
        "RECONCILING": 0,
        "SCHEDULED": 0
      },
      "plan": {
        "jid": "<job-id>",
        "name": "Click Event Count",
        "type": "STREAMING",
        "nodes": [
          {
            "id": "<vertex-id>",
            "parallelism": 2,
            "operator": "",
            "operator_strategy": "",
            "description": "ClickEventStatistics Sink",
            "inputs": [
              {
                "num": 0,
                "id": "<vertex-id>",
                "ship_strategy": "FORWARD",
                "exchange": "pipelined_bounded"
              }
            ],
            "optimizer_properties": {}
          },
          {
            "id": "<vertex-id>",
            "parallelism": 2,
            "operator": "",
            "operator_strategy": "",
            "description": "ClickEvent Counter",
            "inputs": [
              {
                "num": 0,
                "id": "<vertex-id>",
                "ship_strategy": "HASH",
                "exchange": "pipelined_bounded"
              }
            ],
            "optimizer_properties": {}
          },
          {
            "id": "<vertex-id>",
            "parallelism": 2,
            "operator": "",
            "operator_strategy": "",
            "description": "ClickEvent Source",
            "optimizer_properties": {}
          }
        ]
      }
    }
    

    ——参考链接

    2024-07-24 12:32:23
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  • 在Docker上部署Apache Flink任务时,除了通过UI Port(默认为8081)访问Flink Web界面来查看任务状态之外,还有其他多种方式可以监控和管理任务。以下是一些常见的方法:

    1. 日志文件
      你可以通过查看Flink JobManager和TaskManager的日志文件来获取有关任务的信息。在Docker环境下,这通常涉及到使用docker logs命令来查看容器内的日志输出。

    2. JMX远程监控
      Flink支持Java Management Extensions (JMX),可以通过JMX远程监控Flink组件的运行时状态。这要求在Flink配置中启用JMX并暴露相应的端口,然后使用JMX客户端工具(如VisualVM或JConsole)来连接到这些端口。

    3. REST API
      Flink提供了一套REST API,允许程序化地查询任务状态、管理作业和获取各种信息。这些API可以通过发送HTTP请求到JobManager的REST端点(默认为6123)来访问。

    4. Metrics
      Flink支持多种度量(Metrics)系统,如Prometheus或Ganglia,可以配置Flink以导出指标到这些系统。这样,你可以使用相应的监控工具(如Grafana配合Prometheus)来可视化和警报Flink任务的运行状况。

    5. YARN或Kubernetes Metrics
      如果你在YARN或Kubernetes上运行Flink,可以使用这些平台提供的监控和日志服务。例如,Kubernetes提供了kubectl logskubectl describe命令来查看容器日志和状态,而YARN则有其自己的Web界面和REST API来管理作业。

    6. Flink Client
      Flink提供了一个命令行客户端工具,允许你从命令行提交、取消作业,以及查询作业的状态。这个工具可以用来在没有Web界面的情况下管理Flink集群。

    7. 外部监控工具
      你可以使用诸如Zabbix、Nagios等外部监控工具来监控Flink任务的状态。这些工具可以通过轮询Flink的REST API或读取日志文件来收集信息。

    综上所述,虽然Flink的Web UI是一个直观的工具,但Docker环境下还有多种方法可以监控和管理Flink任务,具体选择哪种方法取决于你的需求、环境和技能水平。在生产环境中,通常会结合使用多种监控手段,以确保全面了解Flink集群的运行状态。

    2024-07-24 10:17:41
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