Apache Flink에서 사용자 정의 메트릭을 사용하기 위해, 먼저 RichFunction 추상 클래스를 상속하는 커스텀 함수를 정의해야 합니다. 이 클래스들은 getRuntimeContext() 메서드를 통해 런타임 컨텍스트에 접근할 수 있으며, 이를 통해 메트릭 그룹을 가져오고 사용자 정의 메트릭을 등록할 수 있습니다.
다음은 사용자 정의 메트릭을 추가하는 방법에 대한 간단한 예시입니다:
사용자 정의 함수 정의:
public class MyRichMapFunction extends RichMapFunction<String, String> { private transient Counter myCounter; @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { // 런타임 컨텍스트에서 메트릭 그룹을 가져온 후, 사용자 정의 메트릭을 등록 this.myCounter = getRuntimeContext() .getMetricGroup() .counter("myCustomCounter"); } @Override public String map(String value) throws Exception { // 사용자 정의 메트릭을 사용하는 로직 this.myCounter.inc(); // 카운터 증가 return value; } }DataStream에 사용자 정의 함수 적용:
DataStream<String> dataStream = // 입력 데이터 스트림 dataStream.map(new MyRichMapFunction());
위 예시에서는 Counter 메트릭을 사용하여 얼마나 많은 레코드가 map 함수를 통과했는지 측정합니다. open() 메서드에서 메트릭을 초기화하고, map() 메서드에서 각 레코드가 처리될 때마다 카운터를 증가시킵니다.
Flink는 이 외에도 다양한 유형의 메트릭을 제공합니다. 예를 들어, Gauge, Histogram, Meter 등이 있으며, 각각의 메트릭 유형은 Flink의 메트릭 시스템을 통해 만들고 관리할 수 있습니다.
메트릭이 등록되고 나면, Flink의 웹 인터페이스나 연결된 모니터링 시스템을 통해 이 메트릭의 값들을 모니터링할 수 있습니다. 이러한 메트릭은 잡의 성능을 분석하고 튜닝하는 데 매우 중요한 정보를 제공합니다.
실제 사용 시에는 Flink의 버전에 맞는 API 문서를 참고하여 사용할 수 있는 메트릭 유형과 해당 메서드들을 확인해야 합니다.