Apache Flink在UI中显示自定义指标，但prometheus metrics reporter不抓取它们

Apache Flink是一个开源的流处理框架，它提供了强大的分布式计算能力和容错机制。在Flink的UI中显示自定义指标可以帮助我们监控和调优应用程序的性能。然而，由于prometheus metrics reporter不抓取这些自定义指标，我们需要采取其他方法来实现这个功能。

一种解决方案是使用Flink的REST API来获取自定义指标数据，并将其展示在UI中。我们可以编写一个脚本或者使用编程语言（如Python）来定期调用REST API，并将获取到的指标数据存储在数据库或者其他存储介质中。然后，我们可以通过前端开发技术（如React、Vue.js等）来展示这些指标数据，并集成到Flink的UI中。

另一种解决方案是使用Flink的自定义度量指标（Custom Metrics）功能。通过实现自定义度量指标接口，我们可以在应用程序中定义和收集自己的指标数据。然后，我们可以使用Flink的度量系统将这些指标数据暴露给外部监控系统（如Prometheus）。通过配置Prometheus来抓取这些自定义指标，我们可以在Prometheus的UI中查看和分析这些数据。

对于Flink的UI中显示自定义指标，我们可以使用以下步骤：

实现自定义度量指标接口：根据需求，我们可以在应用程序中实现自定义度量指标接口，定义和收集自己的指标数据。
配置Flink的度量系统：在Flink的配置文件中，我们需要配置度量系统以暴露自定义指标数据。可以使用以下配置参数：
配置Flink的度量系统：在Flink的配置文件中，我们需要配置度量系统以暴露自定义指标数据。可以使用以下配置参数：
其中，<prometheus_port>是Prometheus的监听端口。
配置Prometheus：在Prometheus的配置文件中，我们需要添加相应的配置来抓取Flink的自定义指标数据。可以使用以下配置参数：
配置Prometheus：在Prometheus的配置文件中，我们需要添加相应的配置来抓取Flink的自定义指标数据。可以使用以下配置参数：
其中，<flink_jobmanager_host>是Flink JobManager的主机名或IP地址，<flink_jobmanager_port>是Flink JobManager的端口号。
启动Flink和Prometheus：根据配置启动Flink和Prometheus。
在Flink的UI中查看自定义指标：打开Flink的UI，在Metrics选项卡中，可以看到自定义指标的列表和图表。点击相应的指标，可以查看更详细的信息。

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