Flink Dashboard
Flink Dashboard 是 Apache Flink 提供的一个 Web 界面，用于监控和管理 Flink 集群及其作业。它提供了丰富的功能，可以帮助用户实时监控作业的执行情况、资源使用情况，以及排查和调试问题。以下是对 Flink Dashboard 的详细介绍。
主要功能
作业管理
显示当前正在运行、已完成和失败的作业。
用户可以通过 Dashboard 提交新的作业，或者停止正在运行的作业。
查看每个作业的详细信息，包括作业图、任务状态、并行度和资源使用情况。
任务管理
显示每个任务的状态，包括正在运行、已完成、取消和失败的任务。
查看每个任务的详细信息，如执行时间、吞吐量、延迟和错误信息。
资源管理
显示集群的资源使用情况，包括 JobManager 和 TaskManager 的数量、CPU 和内存使用情况。
查看每个 TaskManager 的详细信息，包括其运行的任务、资源使用情况和日志。
监控和告警
实时监控 Flink 集群和作业的各种指标，如吞吐量、延迟、内存使用和检查点。
可以配置告警规则，当某些指标超出阈值时触发告警。
日志和调试
查看 JobManager 和 TaskManager 的日志，方便调试和排查问题。
提供任务失败的详细信息和原因，帮助用户快速定位和解决问题。
使用方法
Flink Dashboard 随 Flink 集群一起启动。安装和配置 Flink 集群后，可以通过启动 Flink 集群来启动 Dashboard。
# 启动 Flink 集群
bin/start-cluster.sh启动集群后，可以通过浏览器访问 Flink Dashboard，默认地址为 http://localhost:8081。
访问 Flink Dashboard
在浏览器中访问 http://localhost:8081 可以看到 Flink Dashboard 的首页，首页展示了集群的概览，包括 JobManager 和 TaskManager 的状态。
提交作业
可以通过 Flink Dashboard 提交作业。导航到 "Submit Job" 页面，选择要提交的作业 JAR 包，配置作业参数和并行度，然后点击 "Submit" 按钮。
监控和管理作业
在 "Jobs" 页面，可以查看所有作业的状态，包括正在运行、已完成和失败的作业。点击某个作业，可以查看其详细信息和执行图。
集成其他工具
Flink Dashboard 可以与多种监控和管理工具集成，如 Grafana 和 Prometheus，以增强其监控和告警功能。
集成 Prometheus 和 Grafana
在 flink-conf.yaml 文件中添加以下配置：
metrics.reporter.prom.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter
metrics.reporter.prom.port: 9249配置 Prometheus 来抓取 Flink 的指标数据。创建一个 prometheus.yml 配置文件：
scrape_configs:
- job_name: 'flink'
static_configs:
- targets: ['localhost:9249']启动 Prometheus：
prometheus --config.file=prometheus.yml安装并启动 Grafana，然后添加 Prometheus 作为数据源。创建仪表盘并添加图表来显示 Flink 的指标数据。
总结
Flink Dashboard 是一个功能强大的 Web 界面，提供了丰富的功能来监控和管理 Flink 集群及其作业。通过与其他工具的集成，可以进一步增强其监控和告警能力，使得 Flink 的运维和管理更加高效。无论是实时监控、资源管理还是故障排查，Flink Dashboard 都提供了强有力的支持，是 Flink 用户必备的工具之一。
Flink Dashboard 提交的任务（作业）
Flink Dashboard 可以提交多种类型的作业，包括：
Java/Scala 作业
- 用户可以将自己编写的 Flink Java 或 Scala 作业提交到 Flink Dashboard 进行执行。这些作业通常是使用 Flink 的 DataStream API 或 DataSet API 编写的。
Flink SQL 查询
- 用户可以通过 Flink Dashboard 提交 Flink SQL 查询。Flink 提供了对 SQL 查询的原生支持，用户可以在 SQL 编辑器中编写和提交 SQL 查询，然后将其转换为 Flink 作业进行执行。
Python 作业
- 用户可以使用 Flink 的 PyFlink API 编写 Python 作业，并将其提交到 Flink Dashboard 进行执行。PyFlink 提供了对 Flink API 的 Python 绑定，使得用户可以使用 Python 编写 Flink 作业。
SQL Client 提交的作业
- 用户可以通过 Flink 的 SQL Client 工具提交 SQL 查询。SQL Client 是一个独立的命令行工具，可以与 Flink 集群通信并提交 SQL 查询。Flink Dashboard 通常也会提供类似的功能，允许用户通过 Web 界面提交 SQL 查询。
外部作业
- 用户可以提交已经打包为 JAR 文件的外部作业。这些作业是由其他编程语言编写的，如 Scala、Java 或 Python，用户可以将其打包为 JAR 文件，并通过 Flink Dashboard 进行提交和执行。
我们来总结一下，Flink Dashboard 可以提交任何类型的作业，只要作业满足 Flink 支持的编程模型和执行环境要求即可。这使得用户可以灵活地选择适合自己需求的作业类型，并通过 Flink Dashboard 进行统一管理和执行。
目前，官方提供的Flink Dashboard似乎只提供了提交jar作业的功能，要实现其他功能的作业提交，就需要对其功能进行扩展。
扩展
Flink Dashboard 是 Flink 自带的 Web 界面，用于监控和管理 Flink 集群及其作业。虽然 Flink Dashboard 本身功能强大，但集成其他工具可以进一步增强其能力。以下是一些与 Flink Dashboard 集成的工具，很多是开源的：
「Apache Zeppelin」
Apache Zeppelin 是一个 Web 为中心的笔记本，可以用来进行数据分析。Zeppelin 提供了 Flink 解释器，可以在笔记本中编写和执行 Flink SQL 和 Table API 查询，并查看结果。
- 功能
交互式编写和执行 Flink SQL 查询。
可视化查询结果。
与 Flink Dashboard 集成，查看作业执行情况。
「Apache Superset」
Apache Superset 是一个现代化的数据探索和可视化平台。通过自定义数据源连接器，可以将 Flink 查询结果集成到 Superset 中进行分析和可视化。
- 功能
可视化 Flink SQL 查询结果。
创建仪表盘和报告。
与 Flink Dashboard 集成，监控查询和作业执行情况。
「Flink SQL Gateway」
Flink SQL Gateway 提供一个 REST API 层，用于提交和管理 Flink SQL 查询。虽然本身不是一个独立的工具，但它可以作为一个中间层，与其他工具（如 Zeppelin 和 Superset）集成，提供 SQL 查询和作业管理功能。
- 功能
提交 Flink SQL 查询。
管理查询会话。
与 Flink Dashboard 集成，查看作业状态。
「Airflow」
Apache Airflow 是一个开源的工作流自动化和调度工具。通过 Flink Operator 或自定义 Operator，可以将 Flink 作业集成到 Airflow 中进行调度和管理。
- 功能
调度和管理 Flink 作业。
与 Flink Dashboard 集成，监控作业执行情况。
自动化作业依赖和工作流管理。
「Grafana」
Grafana 是一个开源的可视化和监控工具。通过集成 Prometheus 和 Flink 的 Metric Reporter，可以将 Flink 指标数据导入 Grafana，创建自定义仪表盘。
- 功能
实时监控 Flink 集群和作业的指标。
创建自定义监控面板。
与 Flink Dashboard 集成，提供详细的监控和告警。
「Prometheus」
Prometheus 是一个开源的系统监控和告警工具。通过 Flink 的 Prometheus Metric Reporter，可以将 Flink 指标数据导入 Prometheus，进行监控和分析。
- 功能
收集和存储 Flink 指标。
设置告警规则。
与 Flink Dashboard 集成，提供监控数据来源。
示例：集成 Grafana 和 Prometheus
通过集成 Grafana 和 Prometheus，可以实现对 Flink 作业的详细监控。以下是一个基本的配置步骤：
配置 Flink 的 Prometheus Metric Reporter
在 Flink 配置文件 flink-conf.yaml 中添加以下配置：
metrics.reporter.prom.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporter
metrics.reporter.prom.port: 9249部署 Prometheus
配置 Prometheus 来抓取 Flink 指标数据。创建一个 prometheus.yml 配置文件：
scrape_configs:
- job_name: 'flink'
static_configs:
- targets: ['localhost:9249']启动 Prometheus
prometheus --config.file=prometheus.yml部署 Grafana
安装并启动 Grafana，然后添加 Prometheus 作为数据源。
创建仪表盘
在 Grafana 中创建一个新的仪表盘，添加适当的图表以显示 Flink 指标数据。
总结
Flink Dashboard 可以与多种开源工具集成，如 Apache Zeppelin、Apache Superset、Airflow、Grafana 和 Prometheus 等。这些工具通过不同的方式增强了 Flink 的能力，提供了更强大的数据分析、监控和管理功能。选择合适的工具和集成方案，可以根据具体需求和应用场景优化 Flink 的使用。
