简单介绍 flink内部实现了一套metric数据收集库. 同时flink自身系统有一些固定的metric数据, 包括系统的一些指标,CPU,内存, IO 或者各个task运行的一些指标.具体包含那些指标可以查看官方文档: flink-metric 同时我们也可以利用系统的metric库在自己的代码中进行打点收集metrics数据.此外, flink提供了外部接口,可以用来导出这些metrics数据. flink-metric库的使用 在官方的文档中有介绍, 需要继承Richfunction 才

html5中,在新增加和废除很多元素的同时,也增加和废除了很多属性. 一.新增属性 1.表单属性 a.autofocus 对input[所有类型].select.textarea与button指定autofocus属性.它以指定属性的方式让元素在页面加载后自动获得焦点.一个页面只能有一个元素有autofocus属性,同时设置多个,则第一个生效. 这个属性对登录页面很有用,可提升用户体验,有时登录页面就一个用户名,密码,页面加载后用户要手动定位到输入框,才能输入,有了autofocus,页面打开即

  Metrics是以MetricsGroup来组织的 MetricGroup MetricGroup 这就是个metric容器,里面可以放subGroup,或者各种metric 所以主要的接口就是注册, /** * A MetricGroup is a named container for {@link Metric Metrics} and further metric subgroups. * * <p>Instances of this class can be used to re

前言 在 <从0到1学习Flink>-- Data Source 介绍 文章中,我给大家介绍了 Flink Data Source 以及简短的介绍了一下自定义 Data Source,这篇文章更详细的介绍下,并写一个 demo 出来让大家理解. Flink Kafka source 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了,都启动了!

前言 前篇文章 <从0到1学习Flink>-- Data Sink 介绍 介绍了 Flink Data Sink,也介绍了 Flink 自带的 Sink,那么如何自定义自己的 Sink 呢?这篇文章将写一个 demo 教大家将从 Kafka Source 的数据 Sink 到 MySQL 中去. 准备工作 我们先来看下 Flink 从 Kafka topic 中获取数据的 demo,首先你需要安装好了 FLink 和 Kafka . 运行启动 Flink.Zookepeer.Kafka, 好了

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前言 本文来自Prometheus官网手册1.Prometheus官网手册2 和 Prometheus简介 说明 Prometheus从根本上存储的所有数据都是时间序列: 具有时间戳的数据流只属于单个度量指标和该度量指标下的多个标签维度.除了存储时间序列数据外,Prometheus还可以生成临时派生的时间序列作为查询的结果. metrics和labels(度量指标名称和标签) 每一个时间序列数据由metric度量指标名称和它的标签labels键值对集合唯一确定. 这个metric度量指标名称指定

一.高性能Flink SQL优化技巧 1.Group Aggregate优化技巧 开启MicroBatch或MiniBatch(提升吞吐) MicroBatch和MiniBatch都是微批处理,只是微批的触发机制略有不同.原理同样是缓存一定的数据后再触发处理,以减少对State的访问,从而提升吞吐并减少数据的输出量. MiniBatch主要依靠在每个Task上注册的Timer线程来触发微批,需要消耗一定的线程调度性能.MicroBatch是MiniBatch的升级版,主要基于事件消息来触发微批,

0x00 概述 视频讲解通过链接网易云课堂·IT技术快速入门学院进入,更多关于Prometheus的文章. Prometheus是最近几年开始流行的一个新兴监控告警工具,特别是kubernetes的流行带动了prometheus的应用. Prometheus是一套完整的监控告警系统: Prometheus的主要特点有: 1. a multi-dimensional data model with time series data identified by metric name and key

实战 Prometheus 搭建监控系统 Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统,说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud,这是一个在线音乐分享的平台,类似于做视频分享的 YouTube,由于他们在微服务架构的道路上越走越远,出现了成百上千的服务,使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性,于是他们在 2012 年开始着手开发一套全新的监控系统.Prometheus 的原作者是 Matt T. Proud,他也是在 2012

prometheus将采集到的样本以时间序列的方式保存在内存(TSDB 时序数据库)中,并定时保存到硬盘中.与zabbix不同,zabbix会保存所有的数据,而prometheus本地存储会保存15天,超过15天以上的数据将会被删除,若要永久存储数据,有两种方式,方式一:修改prometheus的配置参数"storage.tsdb.retention.time=10000d":方式二:将数据引入存储到Influcdb中.为保证数据安全性,本文主要介绍的是promethues本地存储备份

Prometheus介绍 主要特征 使用时间序列数据(tsdb)的多维度数据模型 灵活的查询语言(PromQL) 不依赖分布式存储,单个节点是自主的 通过http请求拉取(pull)时间序列数据(tsdb) 通过网关推送(push)时间序列数据(tsdb) 支持监控目标的动态服务发现和静态配置 多样化的图像界面展示,包括grafana 架构图及相关组件 主服务Prometheus Server负责抓取和存储时间序列数据 客户库负责检测应用程序代码 支持短期任务的PUSH网关 多种数据出口(exp

Web Storage是HTML5引入的一个非常重要的功能,可以在客户端本地存储数据,类似HTML4的cookie,但可实现功能要比cookie强大的多,cookie大小被限制在4KB,Web Storage官方建议为每个网站5MB. Web Storage又分为两种: sessionStorage localStorage 从字面意思就可以很清楚的看出来,sessionStorage将数据保存在session中,浏览器关闭也就没了:而localStorage则一直将数据保存在客户端本地: 不管

Web Storage它是Key-Value在持久性数据存储的形式.Web Storage为了克服cookie把所引起的一些限制.当数据需要严格格控制client准时,没有必要不断地发回数据server. Web Storage有两个目的:提供一种存储会话数据的路径;提供存储大量能够跨会话存在的数据的机制. 最初的Web Storage规范包括了两个对象的定义:sessionStorage对象和globalStorage对象.这两个对象在支持的浏览器中都是以window对象属性的形式存在.支持s

HTML5存储 HTML5 web存储,一个比cookie更好的本地存储方式. 什么是HTML5 Web存储? 使用HTML5可以在本地存储用户的浏览数据. 早些时候,本地存储使用的是cookie.但是Web存储更加的安全与快速.这些数据不会被保存在服务器上,它可以存储大量的数据,而不影响网站的性能. 浏览器支持 IE8+,firefow,Opera,Chrome和Safari localStorage和sessionstorage 客户端存储数据的两个对象为: localStorage-没有时

Web Storage是HTML5引入的一个非常重要的功能,可以在客户端本地存储数据,类似HTML4的cookie,但可实现功能要比cookie强大的多,cookie大小被限制在4KB,Web Storage官方建议为每个网站5MB,感兴趣的朋友可以了解下 Web Storage是HTML5引入的一个非常重要的功能,可以在客户端本地存储数据,类似HTML4的cookie,但可实现功能要比cookie强大的多,cookie大小被限制在4KB,Web Storage官方建议为每个网站5MB. Web

Prometheus有着非常高效的时间序列数据存储方法,每个采样数据仅仅占用3.5byte左右空间,上百万条时间序列,30秒间隔,保留60天,大概花了200多G(引用官方PPT). 接下来让我们看看他的原理. Prometheus内部主要分为三大块,Retrieval是负责定时去暴露的目标页面上去抓取采样指标数据,Storage是负责将采样数据写磁盘,PromQL是Prometheus提供的查询语言模块. 从最原始的抓取数据上来看,基本是这个样子: 每个Metric name代表了一类的指标,他

Writing Data You may want to jump right in and start throwing data into your TSD, but to really take advantage of OpenTSDB's power and flexibility, you may want to pause and think about your naming schema. After you've done that, you can procede to p

简介 Prometheus是SoundCloud公司开发的一站式监控告警平台,依赖少,功能齐全.于2016年加入CNCF,广泛用于 Kubernetes集群的监控系统中,2018.8月成为继K8S之后第二个毕业的项目.Prometheus作为CNCF生态圈中的重要一员,其活跃度仅次于 Kubernetes. 关键功能包括: 多维数据模型:metric,labels 灵活的查询语言:PromQL, 在同一个查询语句,可以对多个 metrics 进行乘法.加法.连接.取分数位等操作. 可独立部署,拆

我司最近正在用VUE做一个基于用户权限显示不同左侧菜单的后台管理系统,接口会根据用户的权限不同返回不同的菜单名称.URL等,前端要将这些菜单名称及URL动态添加到系统的左侧,这里就用到了vue-router2.2新添的router.addRouter(routes)方法.但是接口返给我的只是普通的由键值对组成的数组,而vue-router需要的是固定格式的路由写法,于是我就只能自己动手将普通的数组转换成路由的写法了.具体代码如下: let json = [ { "id": 64, &q