如果较小的 Checkpoint 没有对齐的情况,Flink 收到了更大的 Checkpoint,则会把较小的 Checkpoint 给取消,其关键日志如下。 $taskNameWithSubTaskAndID: Received checkpoint barrier for checkpoint 20 before completing current checkpoint 19. Skipping current checkpoint. 该日志表示当前 Checkpoint 19 还在对齐阶段,...
10、如何排查 Flink Checkpoint 超时问题? 答:在计算过程中,排查有没有访问性能比较弱的服务,导致程序计算能力被大大降低。 Flink的checkpont是一个轻量级的快照,如果发现你的快照大小不是很大,但是时间很长,可以排查一下是不是程序有访问慢服务的代码 导致计算延迟,从而使得无法快速计算,从而导致checkpoint无法完成,正...
DEBUGStartingcheckpoint(6751)CHECKPOINTon task taskNameWithSubtasks(4/4)// 该日志表示 TM 端 barrier 对齐后,准备开始做 Checkpoint,其中6751是checkpoint id,CHECKPOINT是类型,taskNameWithSubtasks是subtask nameDEBUG2019-08-0613:43:02,613DEBUGorg.apache.flink.runtime.state.AbstractSnapshotStrategy-DefaultOp...
Flink性能调优的第一步，就是为任务分配合适的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比...
这个日志表示 TM 端 barrier 对齐后,准备开始做 Checkpoint。 DEBUG2019-08-0613:43:02,613DEBUG org.apache.flink.runtime.state.AbstractSnapshotStrategy-DefaultOperatorStateBackendsnapshot(FsCheckpointStorageLocation{fileSystem=org.apache.flink.core.fs.SafetyNetWrapperFileSystem@70442baf,checkpointDirectory=xxxxxxx...
问题二:实时计算 Flink版任务写入到datahub,任务虽然失败重启了,但是里面会丢失部分数据,为什么? 实时计算 Flink版任务写入到datahub,任务虽然失败重启了,但是里面会丢失部分数据,datahub说写入没问题,可能是checkpoint的问题,有大佬知道吗? 参考答案: sink datahub 支持事务可以确保100% 没问题 ,你这种情况问题应该出...
但是对于规模很大的集群中的大作业,反压会造成严重的“并发症”。首先任务状态会变得很大,因为数据大规模堆积在系统中,这些暂时不被处理的数据同样会被放到”状态“中。另外,Flink会因为数据堆积和处理速度变慢导致checkpoint超时,而checkpoint是Flink保证数据一致性的关键所在,最终会导致数据的不一致发生。
当发现Checkpoint失败后可以先查看下大致失败时间,然后去查看对应时间jobmanager的日志。 我们能从 jobmanager.log 中看到类似下面的信息 2021-07-3010:21:43,516INFO org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator-Declinecheckpoint1234by task f7b2c48cf31daf8c174a67fa2bdda3b4 of job e1e10d395e1da...
具体说来，首先，Checkpoint 是 Flink 的一种容错机制。它通过周期性地自动保存作业状态到一个持久化存储...
但是对于规模很大的集群中的大作业,反压会造成严重的“并发症”。首先任务状态会变得很大,因为数据大规模堆积在系统中,这些暂时不被处理的数据同样会被放到“状态”中。另外,Flink 会因为数据堆积和处理速度变慢导致 checkpoint 超时,而 checkpoint 是 Flink 保证数据一致性的关键所在,最终会导致数据的不一致发生。