谈到与StatsD相关的计数器,它的工作方式是你不断发布计数器的值,例如。请求数|c:1
每当应用程序收到对 StatsD 守护程序的请求时。守护程序设置了刷新间隔,当它将此计数器在该时间段内的聚合推送到外部后端时。此外,它还将计数器重置为 0。
试图将其映射到Flink计数器。
那么闪存计数器应该作为一个测量值报告给StatsD吗?还是Flink会重置计数器?
Flink计数器基本上是一种量值。计数器永远不会重置。因此numRecordsIn/numRecordsOut
或任何其他计数器指标在作业的生命周期内不断增加。如果您想在一段时间内可视化计数,您需要在报告方法中自己计算增量并将其发送到外部后端,或者使用外部后端解决方案功能来绘制增量。
我们使用Datadog并使用以下内容来绘制持续时间内的增量:diff(sum: numRecordsIn{$app_name,$env}. rollup(max))
我在《Kafka》中有一个主题,在这里我得到了json格式的多种类型的事件。我创建了一个filestreamsink,用bucketing将这些事件写入S3。 现在我想将每个事件的每小时计数作为指标发布给prometheus,并在此基础上发布grafana仪表板。 因此,请帮助我如何使用flink指标实现每个事件的小时计数并发布到prometheus。 谢谢
我正在学习DropWizard Metrics库(以前的Coda Hale指标),我不知道什么时候应该使用vs。根据文档: 仪表:仪表测量一组事件发生的速率 以及: 计时器:计时器基本上是一种事件持续时间的直方图和它发生的速率的度量 基于这些定义,我无法区分它们之间的区别。让我困惑的是,计时器的使用方式与我预期的不同。对我来说,计时器就是:计时器;它应该测量开始和停止之间的时间差。但计时器似乎也能
我想测量有多少事件在允许的延迟内到达,按事件的特定特征分组。我们假设特定类型的事件有更多的延迟到达,并想验证这一点。 我想到的进行度量的地方是OneElement方法中的自定义触发器,因为这是我们知道事件是否延迟的地方。然而,在SlidingEventTimeWindow的情况下,这意味着如果单个元素延迟超过一张幻灯片,那么它可以被计算多次。 有什么建议吗?
ScheduledExecutorService的推荐用途之一是直接替代Timer类,如许多主题中所述: Java定时器与执行器服务 TimerTask和Executors之间的差异。newScheduledThreadPool(1) scheduleAtFixedRate和scheduleAtFixedRate之间有什么区别 Android计时器计划与scheduleAtFixedRate 但是
StatsD 是一个简单的网络守护进程,基于 Node.js 平台,通过 UDP 或者 TCP 方式侦听各种统计信息,包括计数器和定时器,并发送聚合信息到后端服务,例如 Graphite
在Apache Flink中使用滑动时间窗口时,当窗口滑动时会重新计算窗口中的许多元组/元素。例如,假设一个窗口大小为5秒,滑动时间为1秒,则窗口内容的80%与上一个窗口的内容相同。 考虑一个数据流S,其元组由时间戳和整数值组成: , , , , , , ,... 假设t1、t2、t3、...表示连续时间戳,其中t2-t1=1秒。给定S,窗口大小为5秒、滑动1秒的Flink窗口化ProcessWi