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Flink常见Checkpoint超时问题排查思路
在大数据处理中,Flink作为一个流式计算框架,提供了Checkpoint机制来保证计算结果的一致性和容错能力。然而,由于各种原因,有时候会遇到Checkpoint超时的问题,导致任务无法正常进行。本文将介绍常见的Checkpoint超时问题排查思路,并给出相应的源代码示例。
首先,检查Flink作业的Checkpoint配置,包括Checkpoint间隔时间、最大并行度、异步快照模式等参数。确保配置的参数符合需求,并且没有设置过小或过大的值。
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.enableCheckpointing(5000
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