前提
首先請安裝好prometheus、pushgateway以及grafana，如果還沒安裝請參考：
Prometheus與pushGateway安裝與使用 （連結：https：//www。lrting。top/tools/prometheus-and-pushgateway-install。html）
Grafana安裝指南（連結：https：//www。lrting。top/tools/grafana-install-overview。html）
對hudi相關指標進行監控，只需要在將資料寫入hudi的時候進行監控配置即可，本文以文章
Flink SQL Client實戰CDC資料入hudi資料湖
為例，對其指標進行監控。文章地址：Flink SQL Client實戰CDC資料入湖 | 從大資料到人工智慧
基本環境介紹
本問是用的prometheus、pushgateway以及grafana的地址和埠分別為：
promotheus：hadoop1：9090
pushgateway：hadoop1：9091
grafana：windows安裝的程式，直接接入prometheus資料
本問是用的示例與Flink SQL Client實戰CDC資料入湖文章所述基本一致，只是在建立hudi目標表有所不同，並且原來的表名為stu3全部換成stu6。接下來直接從如何建立帶有監控引數的hudi目標表。
建立帶有監控引數的hudi目標表
create table stu6_binlog_sink_hudi（ id bigint not null， name string， `school` string， nickname string， age int not null， class_num int not null， phone bigint not null， email string， ip string， primary key （id） not enforced） partitioned by （`school`） with （ ‘connector’ = ‘hudi’， ‘path’ = ‘hdfs：//hadoop：9000/tmp/stu6_binlog_sink_hudi’， ‘table。type’ = ‘MERGE_ON_READ’， ‘write。option’ = ‘insert’， ‘write。precombine。field’ = ‘school’， ‘hoodie。metrics。on’ = ‘true’， ‘hoodie。metrics。executor。enable’ = ‘true’， ‘hoodie。metrics。reporter。type’ = ‘PROMETHEUS_PUSHGATEWAY’， ‘hoodie。metrics。pushgateway。job。name’ = ‘hudi-metrics’， ‘hoodie。metrics。pushgateway。host’ = ‘hadoop1’， ‘hoodie。metrics。pushgateway。report。period。seconds’ = ‘10’， ‘hoodie。metrics。pushgateway。delete。on。shutdown’ = ‘false’， ‘hoodie。metrics。pushgateway。random。job。name。suffix’ = ‘false’ ）；
相比原文，本文在建立hudi目標表時候新增了hoodie。metrics。_相關指標，具體指標含義可參考：hudi監控指標介紹，地址：https：//hudi。apache。org/docs/configurations/#METRICS
相關指標檢視
從上述步驟中，我們可以看到其資料寫入模式為insert，那麼我們開啟pushgateway，可以看到如下指標：
prometheus中可以看到：
而grafana透過接入prometheus中的資料，可進行展示：
而當資料停止寫入到hudi中時，下述指標中的紅線後部分，我們可以發現其趨於穩定：
注意事項
某些指標在剛開始資料寫入的時候並沒有上報，需要等待一段時間。
