美团 Flink 大作业部署问题之根据已存在的 Checkpoint 副本进行增量的副本制作如何实现

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 美团 Flink 大作业部署问题之根据已存在的 Checkpoint 副本进行增量的副本制作如何实现

问题一:如何根据已存在的 Checkpoint 副本进行增量的副本制作?


如何根据已存在的 Checkpoint 副本进行增量的副本制作?


参考回答:

进行增量的副本制作时,首先解析出新 Checkpoint 和旧 Checkpoint 的文件列表,通过集合运算找出新增的文件(只存在于新 Checkpoint 中的文件)和需要删除的文件(只存在于旧 Checkpoint 中的文件),然后只复制新增的文件到目标集群,并删除目标集群中旧的文件。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/671956



问题二:为什么需要改造 Flink 引擎的 metadata 解析过程?


为什么需要改造 Flink 引擎的 metadata 解析过程?


参考回答:

因为 Flink 引擎在解析 metadata 时会尝试访问 metadata 文件所在的 HDFS,但使用的不是副本服务指定的 HDFS client,可能导致解析失败。通过改造解析过程,移除不必要的 HDFS 访问,确保解析成功。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/671957



问题三:为什么需要缓存 metadata 的解析结果?


为什么需要缓存 metadata 的解析结果?


参考回答:

对于大状态作业,metadata 文件可能非常大,解析时间长。在增量副本制作过程中,可能会多次解析同一个 metadata,因此缓存解析结果可以显著提高效率。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/671958



问题四:引用文件的复制和删除如何并行化以提高效率?


引用文件的复制和删除如何并行化以提高效率?


参考回答:

引用文件的复制和删除可以拆分成多个批次,并发送到多个节点上并行执行。这样可以充分利用集群资源,避免单台机器成为瓶颈,提高复制和删除的效率。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/671959



问题五:运行中的作业副本制作失败时,为什么不需要进行重试?


运行中的作业副本制作失败时,为什么不需要进行重试?


参考回答:

运行中的作业会不断产生新的 Checkpoint,新 Checkpoint 的复制成功对于恢复和容错更加重要。因此,旧 Checkpoint 的复制失败不需要重试,以避免资源浪费和潜在的性能影响。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/671960

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