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使用CES监控DLI服务 功能说明 本章节定义了数据湖探索服务上报云监控的监控指标的命名空间，监控指标列表和维度定义，用户可以通过云监控服务提供的管理控制台或API接口来检索数据湖探索服务产生的监控指标和告警信息。 命名空间 SYS.DLI 监控指标 表1 数据湖探索服务支持的监控指标
Prometheus监控 AOM服务提供的Prometheus监控是一种全面对接开源Prometheus生态的监控解决方案。它支持多种类型的组件监控，提供预置监控大盘和全面托管的Prometheus服务，通过Prometheus监控来统一采集、存储和显示监控对象的数据，适用于时间
监控安全风险 云监控服务为用户的云上资源提供了立体化监控平台。通过云监控您可以全面了解云上的资源使用情况、业务的运行状况，并及时收到异常告警做出反应，保证业务顺畅运行。 DLI服务提供基于云监控服务CES的资源监控能力 DLI已对接云监控服务，提供基于云监控服务的资源监控能力，帮
DLI支持的Prometheus基础监控指标 表1提供了DLI支持的Prometheus基础监控指标，AOM Prometheus支持免费存储基础指标。 除基础指标外，AOM Prometheus提供的自定义指标按计费规则付费使用。 表1 DLI支持的Prometheus监控指标 监控指标 指标含义
DLI对接AOM Prometheus监控的配置项 在配置DLI对接AOM Prometheus监控时，系统会自动完成DLI对接AOM Prometheus监控的配置项中的参数配置。如果这些默认配置不满足您的需求，您可以在Flink作业的“自定义配置”中手动配置以下参数，且优先以您的配置为准。
查询作业监控信息（废弃） 功能介绍 该API用于查询作业监控信息, 支持同时查询多个作业的监控信息。 当前接口已废弃，不推荐使用。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口。 URI URI格式 POST /v1.0/{project_id}/streaming/jobs/metrics
使用AOM监控DLI服务 配置DLI对接AOM Prometheus监控 DLI对接AOM Prometheus监控的配置项 DLI支持的Prometheus基础监控指标
可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 DLI可以通过增强型跨源连接功能将Flink作业的输出数据写入到OpenTSDB中。
可伸缩的时间序列数据库。OpenTSDB的设计目标是用来采集大规模集群中的监控类信息，并可实现数据的秒级查询，解决海量监控类数据在普通数据库中查询存储的局限性，可用于系统监控和测量、物联网数据、金融数据和科学实验结果数据的收集监控。 DLI可以通过增强型跨源连接功能将Flink作业的输出数据写入到OpenTSDB中。
怎样监控DLI队列上的作业异常？ DLI为用户提供了作业失败的topic订阅功能。 登录DLI控制台。 单击左侧“队列管理”，进入队列管理页面。 在队列管理页面，单击左上角“创建消息通知主题”进行配置。详细操作请参考《数据湖探索用户指南》。 父主题： DLI弹性资源池和队列类
monitor-interval'='' ); 参数说明 目录监控 默认情况下，文件系统连接器是有界的，也就是只会扫描配置路径一遍后就会停止。 如果需要，可以通过设置 source.monitor-interval 属性来开启目录监控，以便在新文件出现时继续扫描。 键 默认值 类型 描述
异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅
异常检测应用场景相当广泛，包括了入侵检测，金融诈骗检测，传感器数据监控，医疗诊断和自然数据检测等。异常检测经典算法包括统计建模方法，基于距离计算方法，线性模型和非线性模型等。 我们采用一种基于随机森林的异常检测方法： One-pass算法，O(1)均摊时空复杂度。 随机森林结构仅
一直处于“提交中”可能是队列剩余的CU量不足导致作业无法提交。 查看队列的的剩余步骤如下： 查看队列CU使用量。 点击“云监控服务 > 云服务监控 > 数据探索湖 > 队列监控 > 队列CU使用量” 。 计算剩余CU量。 队列剩余CU量=队列CU量 - 队列CU使用量。 当队列剩余CU量小
积压。 解决方案 可以通过“云监控服务 CES”来查看DLI队列中不同状态的作业情况，具体操作步骤如下： 在控制台搜索“云监控服务 CES”，进入云监控服务控制台。 在左侧导航栏选择“云服务监控 > 数据湖探索”，进入到云服务监控页面。 在云服务监控页面，“名称”列对应队列名称，单击对应队列名称，进入到队列监控页面。
partitions提高shuffle read task的并行度来进行解决。 设置spark.sql.shuffle.partitions参数提高并行度 用户可在JDBC中通过set方式设置dli.sql.shuffle.partitions参数。具体方法如下： Statement st = conn.stamte()
资源。具体请参考创建队列。 准备一个linux弹性云服务器ECS，用于安装DLI Livy。 ECS需要放通30000至32767端口、8998端口。具体操作请参考添加安全组规则。 ECS需安装Java JDK，JDK版本建议为1.8。配置Java环境变量JAVA_HOME。 查
如果需要确认DLI队列的运行状态，决定是否运行更多的作业时需要查看队列负载。 操作步骤 在控制台搜索“云监控服务 CES”。 图1 搜索CES 进入CES后，在页面左侧“云服务监控”列表中，单击“数据湖探索”。 图2 云服务监控 选择队列进行查看。 图3 查看队列负载 父主题： DLI弹性资源池和队列类
选择“运行队列”。提交并运行作业。 登录云监控服务CES控制台，在“云服务监控”列表中找到“数据湖探索”服务。在Flink作业中找到目标作业，单击“创建告警规则”。创建警告规则具体步骤请参考《创建告警规则》。 DLI 为Flink作业提供了丰富的监控指标，用户可以依据自身需求使用不同的监控指标定义告警规则，实现更细粒度的作业监控。
ffset计算得出，说明的是该消费组当前待消费的数据总量。 如果Flink作业对接的是kafka专享版，则可通过云监控服务(CES)进行查看。具体可选择“云服务监控 > 分布式消息服务 > kafka专享版” ，单击“kafka实例名称 > 消费组” ，选择具体的消费组名称，查看消费组的指标信息。
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