Python作业，如果Checkpoint慢怎么办？

Python作业中如果Checkpoint过程较慢，可以采取以下措施进行优化：

1. 调整Python算子的缓存配置：

   • 减小Python UDF（用户自定义函数）内部的缓存大小，以减少Checkpoint时需要处理的数据量。可以通过设置以下参数实现：
     • python.fn-execution.bundle.size：减小默认值100000（单位：条数），例如设置为一个更小的数值如50000。
     • python.fn-execution.bundle.time：减小默认值1000（单位：毫秒），根据实际作业情况适当调整。
   • 这些配置有助于在Checkpoint前更快地清空缓存，从而缩短Checkpoint时间。

2. 优化Python UDF性能：

   • 评估并优化Python UDF的代码逻辑，确保其执行效率。避免使用高延迟的操作，比如复杂的循环、文件I/O或网络请求等。
   • 使用更高效的数据结构和算法来减少计算和内存使用开销。

3. 资源调整：

   • 检查作业运行的资源分配是否充足，包括CPU、内存等。不足的资源可能导致Checkpoint过程中数据处理速度下降。
   • 根据作业需求合理增加Task Manager的资源，或者调整并行度以分散处理压力。

通过上述方法，可以有效解决Python作业Checkpoint速度慢的问题。务必根据具体业务场景和资源状况进行适当的调整与优化。