断点续传是指当作业失败或者取消时,可以保留当前任务的状态和进度,下次重新启动作业时从上次失败或取消的位置继续执行,节约计算资源和时间。如果断点续传没有生效,可能有以下原因:
未开启断点续传:需要通过开启checkpoint来启用断点续传功能。在作业提交时,可以指定checkpoint配置,或者在作业运行中进行动态配置。
checkpoint间隔不合适:若checkpoint间隔过长,当前作业失败或取消时,需要重新执行许多任务操作,消耗过多资源和时间。若checkpoint间隔过短,可能会导致checkpoint操作占用过多计算资源,导致整个作业的性能下降。
状态存储位置异常:阿里云实时计算Flink支持将状态存储在HDFS、OSS、RDS等位置。若存储位置设置不当,可能会导致状态存储异常,再次启动作业时无法续传状态。
代码问题:若作业代码有问题,可能导致断点续传无法正常使用。在实现Flink Checkpoint机制时,需要保证数据源和算子的正确性,以及合理设置状态管理方式。
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。