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应用实时监控服务ARMS:Flink指标

更新时间:Nov 19, 2024

本文介绍可观测监控 Prometheus 版支持的Flink指标。

说明

可观测监控 Prometheus 版按写入量或者按上报次数收费。指标分为两种类型:基础指标和自定义指标,非基础指标即是自定义指标。其中,基础指标不收费,自定义指标自2020年01月06日起开始收费。

指标说明

指标

含义

详情

单位

指标类型

flink_jobmanager_job_numRestarts

作业错误恢复次数

作业出错重启次数,不包含JM Failover次数。

次数

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_currentEmitEventTimeLag

业务延时

延时较大时,表示作业可能在拉取数据或者处理数据时存在延时。

毫秒(ms)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_currentFetchEventTimeLag

传输延时

延时较大时,表示作业可能在拉取数据时存在延时。

毫秒(ms)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_numRecordsIn

所有Operator输入的记录总数

如果某个算子的numRecordsIn值长时间未增长,可能是由于上游吞掉了数据,因此未成功传递数据。此时,您需要查看上游数据。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_numRecordsOut

输出记录总数

如果某个算子的numRecordsOut的值长时间未增长,可能是由于作业代码逻辑错误,导致数据被吞掉,因此未成功传递数据。此时,您需要查看作业代码逻辑。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numBytesIn

输入字节总数

查看上游吞吐的输入情况,帮助您观察作业流量表现。

Byte

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numBytesOut

输出字节总数

查看上游吞吐的输出情况,帮助您观察作业流量表现。

Byte

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numRecordsIn

所有Operator输入的记录总数

如果某个算子的numRecordsIn值长时间未增长,可能是由于上游吞掉了数据,因此未成功传递数据。此时,您需要查看上游数据。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numRecordsInPerSecond

整个数据流每秒输入的记录数

适用于需要监控整个数据流的处理速度的场景。

例如,您可以使用numRecordsInPerSecond观察整个数据流的处理速度是否达到了预期水平,以及在不同的输入数据负载下性能的变化情况。

条/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numRecordsOut

输出记录总数

如果某个算子的numRecordsOut的值长时间未增长,可能是由于作业代码逻辑错误,导致数据被吞掉,因此未成功传递数据。此时,您需要查看作业代码逻辑。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numRecordsOutPerSecond

整个数据流每秒输出的记录数

适用于需要监控整个数据流输出速度的场景,可以测量整个数据流每秒输出的记录数。

例如,您可以使用numRecordsOutPerSecond观察整个数据流的输出速度是否达到了预期水平,以及在不同的输出数据负载下性能的变化情况。

条/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_source_numRecordsIn

仅Source Operator的输入记录

查看上游数据输入情况。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_sink_numRecordsOut

Sink端输出记录总数

查看上游数据输出情况。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_numRecordsInPerSecond

整个数据流每秒输入的记录数

适用于需要监控整个数据流的处理速度的场景。

例如,您可以使用numRecordsInPerSecond观察整个数据流的处理速度是否达到了预期水平,以及在不同的输入数据负载下性能的变化情况。

条/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_numRecordsOutPerSecond

整个数据流每秒输出的记录数

适用于需要监控整个数据流输出速度的场景,可以测量整个数据流每秒输出的记录数。

例如,您可以使用numRecordsOutPerSecond观察整个数据流的输出速度是否达到了预期水平,以及在不同的输出数据负载下性能的变化情况。

条/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_source_numRecordsInPerSecond

数据源Source端每秒输入的记录数

适用于需要了解每个数据源的生成速度的场景,可以测量每个数据源每秒生成的记录数。

例如,在一个数据流中,不同的数据源可能会产生不同数量的记录,使用numRecordsInOfSourcePerSecond可以帮助您了解每个数据源的生成速度,并对数据流进行调整以达到更好的性能。

同时,该数据用于监控告警。如果该值为0,可能是由于上游吞掉了数据。您需要查看是否由于上游数据一直未被消费,因此导致输出阻塞问题。

条/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_sink_numRecordsOutPerSecond

数据目的Sink端每秒输出的记录数

适用于需要了解每个Sink的输出速度的场景,可以测量每个Sink端每秒输出的记录数。

例如,在一个数据流中,不同的Sink可能会输出不同数量的记录。使用numRecordsOutOfSinkPerSecond可以帮助您了解每个Sink的输出速度,并对数据流进行调整以达到更好的性能。

同时,该数据用于监控告警。如果该值为0,可能是作业代码逻辑错误,导致全部数据被过滤了。此时,您需要查看作业代码逻辑。

条/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_numBuffersInLocalPerSecond

每秒内本地消耗的数据缓冲区(buffer)数量

如果该指标值很高,表示任务之间的本地通信(即在相同节点上的通信)很频繁。

条/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_numBuffersInRemotePerSecond

每秒内从远程任务管理器接收到的缓冲区的数量

该指标反映了跨TaskManager通信的频率。

条/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_numBuffersOutPerSecond

每秒向其他任务发送的缓冲区的数量

该指标可以帮助您了解任务的输出压力以及网络带宽的使用情况。

条/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_numBytesInLocalPerSecond

每秒输入字节(Local)总数

查看上游流速的输入情况,帮助您观察作业流量表现。

Byte/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numBytesOutPerSecond

每秒输出字节总数

查看上游吞吐输出情况,帮助您观察作业流量表现。

Byte/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_pendingRecords

源端未读取数据的条数

外部系统中尚未被Source拉取的数据条数。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_sourceIdleTime

源端未处理数据的时间

该指标反映Source是否有闲置。如果该指标值较大,表示数据在外部系统中的产生速率较低。

毫秒(ms)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numBytesInPerSecond

每秒输入字节总数

Byte/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_numBytesOutPerSecond

每秒输出字节总数

Byte/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_currentSendTime

发送最新一条记录用时

毫秒 (ms)

自定义指标

flink_jobmanager_job_totalNumberOfCheckpoints

总Checkpoint数量

自定义指标

flink_jobmanager_job_numberOfFailedCheckpoints

失败的Checkpoints数量

自定义指标

flink_jobmanager_job_numberOfCompletedCheckpoints

已完成的Checkpoints数量

自定义指标

flink_jobmanager_job_numberOfInProgressCheckpoints

进行中的Checkpoints数量

自定义指标

flink_jobmanager_job_lastCheckpointDuration

最近一个Checkpoint的持续时间

如果Checkpoint耗时过长或超时,可能是由于状态过大、临时网络原因、Barrier未对齐或数据存在反压。

毫秒(ms)

自定义指标

flink_jobmanager_job_lastCheckpointSize

最近一个Checkpoint的大小

最近一次实际上传的Checkpoint大小,您可以在Checkpoint有瓶颈时帮助分析Checkpoint性能。

Byte

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_stateClearLatency

单次状态清理延迟最大值

查看清理State的性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_valueStateGetLatency

单次Value State访问延迟的最大值

查看算子访问Value State的性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_valueStateUpdateLatency

单次Value State Update延迟的最大值

查看Value State Update性能。

纳秒(ns

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_aggregatingStateGetLatency

单次Aggregating State访问延迟的最大值

查看算子访问Aggregating State的性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_aggregatingStateAddLatency

单次Aggregating State Add延迟的最大值

查看Aggregating State Add性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_aggregatingStateMergeNamespacesLatency

单次Aggregating State Merge Namespace延迟的最大值

查看Aggregating State Merge Namespace性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_reducingStateGetLatency

单次Reducing State访问延迟的最大值

查看算子访问Reducing State的性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_reducingStateAddLatency

单次Reducing State Add延迟的最大值

查看Reducing State Add性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_reducingStateMergeNamespacesLatency

单次Reducing State Merge Namespace延迟的最大值

查看Reducing State Merge Namespace的性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateGetLatency

单次Map State访问延迟的最大值

查看算子访问Map State的性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStatePutLatency

单次Map State Put延迟的最大值

查看Map State Put性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStatePutAllLatency

单次Map State Put All延迟的最大值

查看Map State Put All性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateRemoveLatency

单次Map State Remove延迟的最大值

查看Map State Remove性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateContainsLatency

单次Map State Contains延迟的最大值

查看Map State Contains性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateEntriesInitLatency

单次Map State EntriesInit延迟的最大值

查看Map State EntriesInit性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateKeysInitLatency

单次Map State KeysInit延迟的最大值

查看Map State KeysInit性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateValuesInitLatency

单次Map State ValuesInit延迟的最大值

查看Map State ValuesInit性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateIteratorInitLatency

单次Map State IteratorInit延迟的最大值

查看Map State IteratorInit性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateIsEmptyLatency

单次Map State Empty延迟的最大值

查看Map State Empty性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateIteratorHasNextLatency

单次Map State IteratorHasNext延迟的最大值

查看Map State IteratorHasNext性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateIteratorNextLatency

单次Map State IteratorNext延迟的最大值

查看Map State IteratorNext性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_mapStateIteratorRemoveLatency

单次Map State IteratorRemove延迟的最大值

查看Map State IteratorRemove性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_listStateGetLatency

单次List State访问延迟的最大值

查看算子访问List State的性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_listStateAddLatency

单次List State Add延迟的最大值

查看List State Add性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_listStateAddAllLatency

单次List State Add All延迟的最大值

查看List State Add All性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_listStateUpdateLatency

单次List State Update延迟的最大值

查看List State Update性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_listStateMergeNamespacesLatency

单次List State Merge Namespace延迟的最大值

查看List State Merge Namespace性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_sortedMapStateFirstEntryLatency

单次Sorted Map State第一个条目访问延迟的最大值

查看算子访问Sorted Map State的性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_state_name_sortedMapStateLastEntryLatency

单次Sorted Map State最后一个条目访问延迟的最大值

查看算子访问Sorted Map State的性能。

纳秒(ns)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_geminiDB_total_size

状态数据的大小

通过观测该指标,您可以:

  • 直接或提前定位可能出现的State瓶颈的节点。

  • 判断TTL是否生效。

Byte

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_geminiDB_total_filesize

状态数据文件的大小

通过观测该指标,您可以:

  • 查看本地磁盘中State部分占用的大小,在占用较大时提前采取措施。

  • 判断是否因状态数据过大,导致本地磁盘空间不足。

Byte

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_currentInputWatermark

每个Task最近收到一条水印的时间

TM收到数据的延时情况。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_watermarkLag

Watermark延迟

Subtask级别的作业延迟情况。

毫秒(ms)

自定义指标

flink_jobmanager_Status_JVM_CPU_Load

单个JM CPU的负载

如果该值长期大于100%,表示CPU很繁忙,负载很高。这可能会影响系统性能,导致系统卡顿或响应时间过长等。

基础指标

flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Used

JM的堆内存

Byte

基础指标

flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Committed

JM提交的堆内存

Byte

基础指标

flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Max

JM的最大堆内存

Byte

基础指标

flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Used

JM的非堆内存

Byte

基础指标

flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Committed

JM提交的非堆内存

Byte

基础指标

flink_jobmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Max

JM的最大非堆内存

Byte

基础指标

flink_jobmanager_Status_JVM_Threads_Count

JM线程数

JM线程数过多会导致占用过大的内存空间,从而降低作业稳定性。

基础指标

flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ParNew_Count

JM GC次数

GC次数过多会导致占用过大的内存空间,从而影响作业性能。该指标可以帮助您进行作业诊断,排查作业级别的故障原因。

次数

基础指标

flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Young_Generation_Count

JM 年轻代 GC次数(G1垃圾回收器)

次数

自定义指标

flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Old_Generation_Count

JM 老年代 GC次数(G1垃圾回收器)

次数

自定义指标

flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Young_Generation_Time

JM 年轻代 GC时间(G1垃圾回收器)

毫秒(ms)

自定义指标

flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Old_Generation_Time

JM 老年代 GC时间(G1垃圾回收器)

毫秒(ms)

自定义指标

flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ConcurrentMarkSweep_Count

JM CMS垃圾回收器的回收次数

次数

基础指标

flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ParNew_Time

每次JM GC时间

长时间的GC会导致占用过大的内存空间,从而影响作业的性能。该指标可以帮助您进行作业诊断,排查作业级别的故障原因。

毫秒(ms)

基础指标

flink_jobmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ConcurrentMarkSweep_Time

JM CMS垃圾回收器的回收耗时

毫秒(ms)

基础指标

flink_jobmanager_Status_JVM_ClassLoader_ClassesLoaded

JM所在的JVM在创建后,加载的类总数

JM所在的JVM创建后,加载类的总数过大,会导致占用过大的内存空间,从而影响作业性能。

基础指标

flink_jobmanager_Status_JVM_ClassLoader_ClassesUnloaded

JM所在的JVM在创建后,卸载的类总数

JM所在的JVM创建后,卸载类的总数过大,会导致占用过大的内存空间,从而影响作业性能。

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_CPU_Load

单个TM CPU的负载

指一段时间内CPU正在处理以及等待CPU处理的进程数之和,通常可以理解为CPU的繁忙程度。

CPU的繁忙程度和CPU核数有关。Flink中的CPU Load值为CPU Usage/CPU核数。flink_taskmanager_Status_JVM_CPU_Load大于CPU Load值时,说明CPU处理可能存在堵塞。

基础指标

flink_jobmanager_Status_ProcessTree_CPU_Usage

单个JM CPU的CPU使用率

该指标值反映了Flink对CPU时间片的占用情况。

  • 1 Core CPU用满时,该值为100%。

  • 4 Core CPU用满时,该值为400%。

如果该值长期大于100%,说明CPU非常繁忙。

如果负载很高,但CPU使用率较低,可能是由于频繁的读写操作,导致不可中断睡眠状态的进程过多。

基础指标

flink_taskmanager_Status_ProcessTree_CPU_Usage

单个TM CPU的CPU使用率

该指标值反映了Flink对CPU时间片的占用情况。

  • 1 Core CPU用满时,该值为100%。

  • 4 Core CPU用满时,该值为400%。

如果该值长期大于100%,说明CPU非常繁忙。

如果负载很高,但CPU使用率较低,可能是由于频繁的读写操作,导致不可中断睡眠状态的进程过多。

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Used

TM的堆内存

Byte

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Committed

TM堆内存的已提交量

Byte

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_Memory_Heap_Max

TM最大堆内存

Byte

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Used

TM的非堆内存

Byte

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Committed

TM非堆内存的已提交量

Byte

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_Memory_NonHeap_Max

TM最大非堆内存

Byte

基础指标

flink_taskmanager_Status_ProcessTree_Memory_RSS

通过Linux获取整个进程的内存

查看进程内存的变化。

Byte

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_Threads_Count

TM线程数

TM线程数过多会导致占用过多内存,从而降低作业稳定性。

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ParNew_Count

TM GC次数

GC次数过多会导致占用过大的内存空间,从而影响作业性能。该指标可以帮助您进行作业诊断,排查作业Task级别的故障原因。

次数

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Young_Generation_Count

TM 年轻代 GC次数(G1垃圾回收器)

次数

自定义指标

flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Old_Generation_Count

TM 老年代 GC次数(G1垃圾回收器)

次数

自定义指标

flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Young_Generation_Time

TM 年轻代 GC时间(G1垃圾回收器)

毫秒(ms)

自定义指标

flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_G1_Old_Generation_Time

TM 老年代 GC时间(G1垃圾回收器)

毫秒(ms)

自定义指标

flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ConcurrentMarkSweep_Count

TM CMS垃圾回收器的回收次数

次数

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ParNew_Time

每次TM GC时间

长时间GC会导致占用过大的内存空间,从而影响作业性能。该指标帮助您进行作业诊断,排查作业级别的故障原因。

毫秒(ms)

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_GarbageCollector_ConcurrentMarkSweep_Time

JM CMS垃圾回收器的回收耗时

毫秒(ms)

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_ClassLoader_ClassesLoaded

TM所在的JVM在创建后,加载的类总数

TM所在的JVM创建后,加载类的总数过大,会导致占用过大的内存空间,从而影响作业性能。

基础指标

flink_taskmanager_Status_JVM_ClassLoader_ClassesUnloaded

TM所在的JVM在创建后,卸载的类总数

TM所在的JVM创建后,卸载类的总数过大,会导致占用过大的内存空间,从而影响作业性能。

基础指标

flink_jobmanager_job_uptime

作业运行时间

毫秒(ms)

自定义指标

flink_jobmanager_numRunningJobs

运行的作业数目

自定义指标

flink_jobmanager_taskSlotsAvailable

可用Task Slot数目

自定义指标

flink_jobmanager_taskSlotsTotal

Task Slot的总数

自定义指标

flink_jobmanager_numRegisteredTaskManagers

注册的TM数目

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_numBytesInRemotePerSecond

作业每秒从远程源读取的字节数

Byte/秒

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numLateRecordsDropped

窗口延迟丢弃数

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_lateRecordsDroppedRate

窗口延迟比率

自定义指标

flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_isSnapshotting

作业是否在处理全量数据阶段

确定作业处理阶段。

自定义指标

flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_isBinlogReading

作业是否在处理增量数据阶段

确定作业处理阶段。

自定义指标

flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_numTablesRemaining

全量阶段未处理表数量

查看剩余未处理的表数量。

自定义指标

flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_numTablesSnapshotted

全量阶段等待处理的表的个数

查看剩余未处理的表数量。

自定义指标

flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_numSnapshotSplitsProcessed

全量阶段已经处理的表的个数

查看已经处理的表数量。

自定义指标

flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_cdcns_schema_table_numSnapshotSplitsProcessed

全量阶段已经处理的分片的个数

查看已经处理的分片数。

自定义指标

flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_numSnapshotSplitsRemaining

全量阶段等待处理的分片的个数

查看未处理的分片数。

自定义指标

flink_jobmanager_job_operator_coordinator_enumerator_cdcns_schema_table_numSnapshotSplitsRemaining

全量阶段等待处理的分片的个数

查看未处理的分片数。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_currentReadTimestampMs

当前读取到的最新数据的时间戳

查看目前最新的binlog数据时间。

毫秒(ms)

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numSnapshotRecords

全量阶段已经处理的数据条数

查看全量阶段已处理的数据量.

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_cdcns_schema_table_numRecordsIn

每个表已经读取的数据条数

查看每个表已经处理的全部数据量。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_cdcns_schema_table_numSnapshotRecords

每个表全量阶段已经处理的数据条数

查看每个表全量阶段已处理的数据量。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_cdcns_schema_table_numInsertDMLRecords

每个表增量阶处理的insert DML语句条数

查看每个表insert语句数据量。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_cdcns_schema_table_numUpdateDMLRecords

每个表增量阶处理的update DML语句条数

查看每个表update语句数据量。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_cdcns_schema_table_numDeleteDMLRecords

每个表增量阶处理的delete DML语句条数

查看每个表delete语句数据量。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_cdcns_schema_table_numDDLRecords

每个表增量阶处理的DDL语句条数

查看每个表DDL语句数据量。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numInsertDMLRecords

增量阶处理的insert DML语句条数

查看insert语句数据量

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numUpdateDMLRecords

增量阶处理的update DML语句条数

查看update语句数据量。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numDeleteDMLRecords

增量阶处理的delete DML语句条数

查看delete语句数据量。

自定义指标

flink_taskmanager_job_task_operator_numDDLRecords

增量阶处理的DDL语句条数

查看DDL语句数据量。

自定义指标

指标常用Label

Label

说明

vvpNamespace

项目空间名称。

deploymentName

部署作业名。

deploymentId

部署作业ID。

jobId

Job ID。

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