这个是保存flink作业的ck的oss，想问下，flink job为什么会这么大，里面存的什么东西？

Flink作业的checkpoint（ck）文件是用于故障恢复和容错的重要机制。它包含了作业在运行过程中的状态信息，以便在发生故障时能够从最近的checkpoint恢复。

Flink作业的checkpoint文件可能会比较大，主要是因为它包含了多个组件的状态信息，包括：

1. 算子状态（Operator State）：每个算子都有自己的状态，用于保存中间结果或临时数据。这些状态信息会随着作业的执行而不断更新。
2. KeyedStateBackend：对于有状态的流式计算任务，Flink使用KeyedStateBackend来管理键控状态（Keyed State）。KeyedStateBackend将状态数据存储在RocksDB或其他支持事务的存储系统中。
3. Savepoint：除了常规的checkpoint之外，Flink还支持Savepoint操作，它可以将作业的某个特定状态保存下来，以便后续恢复。Savepoint文件通常比常规checkpoint文件小一些。
4. RocksDB事务日志：RocksDB是一个嵌入式数据库引擎，用于存储Flink的状态数据。在每次checkpoint时，RocksDB会生成一个事务日志文件，记录了所有对状态数据的修改操作。这个事务日志文件也会占用一定的磁盘空间。

因此，Flink作业的checkpoint文件大小主要取决于作业的状态量、并发度以及Checkpoint策略等因素。如果发现checkpoint文件过大，可以考虑调整Checkpoint策略，例如增加并行度、减少状态量或者调整Checkpoint间隔等方法来减小文件大小。

Apache Flink作业在运行过程中产生的Checkpoint（检查点）数据，这些数据被存储在对象存储服务（OSS）上。Checkpoint是Flink作业的重要特性，用于保证作业的可靠性和容错性。

Flink作业在运行过程中会产生大量的数据，包括：

第一、算子状态：每个算子都有自己的状态，包括数据缓冲区、计数器等。这些状态在每次处理数据时都会发生变化。
第二、水位线：用于标记哪些数据已经被处理过，哪些还没有。
第三、序列化后的数据：Flink的算子状态和数据需要进行序列化，以便在网络中传输和存储。
第四、元数据：例如作业的配置信息、元数据等。

当Flink作业运行时，它会定期将上述数据写入到OSS中，作为Checkpoint。这样，如果作业出现故障，Flink可以重新启动并从最近的一个Checkpoint恢复，而不是从头开始。这大大提高了作业的可靠性和容错性。

Checkpoint的大小取决于多个因素，例如：
第一、作业的数据量和处理逻辑。
第二、配置的Checkpoint间隔和Timeout时间。
第三、使用的序列化框架和数据结构。