4.访问 http://localhost:8081对 flink 集群和任务进行监控管理

①下载flink-1.7.2-bin-hadoop27-scala_2.11.tgz,解压后进入bin,双击:start-cluster.bat(Windows环境)。

然后打开7777端口:

②进入http://localhost:8081,界面如下:

⑤点击Submit

⑥结果

如下界面也会随之发生变化:

PS:

④中该参数可以不设置,默认为1,设置的话要设置成和flink-conf.yaml文件中taskmanager.numberOfTaskSlots参数大小一致,否则⑤会失败

原文地址:https://www.cnblogs.com/wddqy/p/11996909.html

时间: 2024-07-29 16:21:13

4.访问 http://localhost:8081对 flink 集群和任务进行监控管理的相关文章

Flink使用(二)——Flink集群资源规划

前言 本文主要译自Flink Forward 2017的柏林站中Robert Metzger的有关集群规划的How to size your flink cluster一文.该文中主要是考虑网络资源,博主结合自己的使用经验对文中省略的做了一定补充,同时也非常欢迎大伙留言补充. 本文非直译,原文链接如下:https://www.ververica.com/blog/how-to-size-your-apache-flink-cluster-general-guidelines 文中拿捏不准的地方,

Flink集群模式部署及案例执行

一.软件要求 Flink在所有类UNIX的环境[例如linux,mac os x和cygwin]上运行,并期望集群由一个 主节点和一个或多个工作节点组成.在开始设置系统之前,确保在每个节点上都安装了一下软件: 1.Java1.8.x或更高版本 2.ssh,必须运行sshd才能使用管理远程组件的Flink脚本 在所有集群节点上都具有免密码的ssh和相同的目录结构,将使你可以使用flink脚本来控制所有内容. 二.Flink Standalone模式设置 1.下载 前往Flink官网下载最新版Fli

Pinpoint完整集群实现,包括flink集群的加入

Pinpoint是韩国人开发的一套基于java的Apm(应用性能监控),具有低延迟.实时监控.拓扑发现.低性能损耗的特点(官方预估是3%),同事有一个完善的web后台,一目了然查看应用拓扑. 安装使用前我搜索了网上一堆的文档,几乎都是半路货或是比较旧,一半靠官网,一半靠摸索理解,还好感谢官网的协助,最终全部搭建成功.为了方便以后其它人的使用,我用ansible搭建成大部分的初始化部分,但剩下几个小步骤还是需要手动执行下,例如数据库的导入,修改job的架包等 这里要搭建是一套可以实际用的pinpo

用python + hadoop streaming 编写分布式程序(二) -- 在集群上运行与监控

写在前面 前文:用python + hadoop streaming 编写分布式程序(一) -- 原理介绍,样例程序与本地调试 为了方便,这篇文章里的例子均为伪分布式运行,一般来说只要集群配置得当,在伪分布式下能够运行的程序,在真实集群上也不会有什么问题. 为了更好地模拟集群环境,我们可以在mapred-site.xml中增设reducer和mapper的最大数目(默认为2,实际可用数目大约是CPU核数-1). 假设你为Hadoop安装路径添加的环境变量叫$HADOOP_HOME(如果是$HAD

Oracle数据库精讲课程之Rac管理(集群组件、性能监控及调整、节点管理、备份和恢复)

对这个课程有兴趣的朋友可以加我的QQ2059055336和我联系 本课程主要是介绍Oracle RAC体系结构与工作机制,了解并掌握RAC数据库下的相关技术,如:cache Fusion. Failover.load balance.FAN.OCR和Voting disk等,通过VMWARE虚拟环境,实践演练RAC数据库的安装部署.RAC数据库日常性能监控.备份和恢复.实例增加和删除以及补丁安装等操作,通过本课程的学习,学员在掌握RAC理论知识基础上,能够熟练掌握RAC数据库的日常管理操作. 课

mongo 3.4分片集群系列之八:分片管理

这个系列大致想跟大家分享以下篇章: 1.mongo 3.4分片集群系列之一:浅谈分片集群 2.mongo 3.4分片集群系列之二:搭建分片集群--哈希分片 3.mongo 3.4分片集群系列之三:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 4.mongo 3.4分片集群系列之四:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 + 区域 5.mongo 3.4分片集群系列之五:详解平衡器 6.mongo 3.4分片集群系列之六:详解配置数据库 7.mongo 3.4分片集群系列之七:配置数据库管理 8.mongo 3

presto集成kerberos以及访问集成了kerberos的hive集群

1.创建主体 注: 192.168.0.230 为单节点集群 192.168.4.50为kdc服务器 192.168.0.9为客户端 1.1.Kdc服务器创建主体 # kadmin.local -q ‘addprinc -randkey presto’ #kadmin.local -q ‘addprinc -randkey presto/yjt’ 1.2.创建秘钥文件 # kadmin.local -q ‘xst -norandkey -k presto.keytab presto presto

在OpenStack集群中安装Ganglia监控

1.Ganglia简介 Ganglia由gmond.gmetad和gweb三部分组成 gmond(Ganglia Monitoring Daemon)是一种轻量级服务,安装在每台需要收集指标数据的节点主机上.gmond在每台主机上完成实际意义上的指标数据收集工作,并通过侦听/通告协议和集群内其他节点共享数据.使用gmond,你可以很容易收集很多系统指标数据,如CPU.内存.磁盘.网络和活跃进程的数据等. gmetad(Ganglia Meta Daemon)是一种从其他gmetad或gmond源

kubernetes之收集集群的events,监控集群行为

一.概述 线上部署的k8s已经扛过了双11的洗礼,期间先是通过对网络和监控的优化顺利度过了双11并且表现良好.先简单介绍一下我们kubernetes的使用方式: 物理机系统:Ubuntu-16.04(kernel 升级到4.17) kuberneets-version:1.13.2 网络组件:calico(采用的是BGP模式+bgp reflector) kube-proxy:使用的是ipvs模式 监控:prometheus+grafana 日志: fluentd + ES metrics: m