// 设置相关配置，并开启checkpoint功能 env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://hacluster/flink/checkpoint/")); env.getCheckpointConfig

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Flink开启Checkpoint样例程序（Scala） 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 发送数据形式 case class SEvent(id: Long, name: String, info: String, count:

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ParameterTool.fromArgs(args).get("chkPath", "hdfs://hacluster/flink/checkpoint/checkpoint/") val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

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Flink开启Checkpoint样例程序（Scala） 功能介绍 假定用户需要每隔1秒钟需要统计4秒中窗口中数据的量，并做到状态严格一致性。 代码样例 发送数据形式。 下面代码片段仅为演示，完整代码参见FlinkCheckpointScalaExample样例工程下的com.huawei

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每隔1秒钟将统计结果打印到终端。具体查看方式请参考查看Flink应用调测结果。 每隔6秒钟触发一次checkpoint，然后将checkpoint的结果保存到HDFS中。 父主题： Flink开启Checkpoint样例程序

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每隔1秒钟将统计结果打印到终端。具体查看方式请参考查看Flink应用调测结果。 每隔6秒钟触发一次checkpoint，然后将checkpoint的结果保存到HDFS中。 父主题： Flink开启Checkpoint样例程序

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每隔1秒钟将统计结果打印到终端。具体查看方式请参考查看Flink应用调测结果。 每隔6秒钟触发一次checkpoint，然后将checkpoint的结果保存到HDFS中。 父主题： Flink开启Checkpoint样例程序

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每隔1秒钟将统计结果打印到终端。具体查看方式请参考查看Flink应用调测结果。 每隔6秒钟触发一次checkpoint，然后将checkpoint的结果保存到HDFS中。 父主题： Flink开启Checkpoint样例程序

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Flink作业连续checkpoint失败 本章节仅适用于 MRS 3.1.2及至MRS 3.3.0版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期检查Checkpoint连续失败次数，如果Flink作业Checkpoint连续失败次数达到用户配置的阈值，则发送告警。当Checkpoint恢复正常，或者作业重启成功，则告警恢复。

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手动停止了Flink作业，再次启动时怎样从指定Checkpoint恢复？ 问题现象 在创建Flink作业时开启了Checkpoint，指定了Checkpoint保存的OBS桶。手工停止Flink作业后，再次启动该Flink作业怎样从指定Checkpoint恢复。 解决方案 由于Flink Checkpoint和Sav

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ALM-45639 Flink作业checkpoint完成时间超过阈值 本章节适用于MRS 3.1.5及以后版本。 告警解释 系统每30秒为周期检查Flink作业CheckPoint完成时间是否超过阈值（默认值：600秒），如果超过阈值则产生告警。作业CheckPoint完成时间小于或等于阈值，告警恢复。

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如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 问题 如何处理checkpoint设置RocksDBStateBackend方式，且当数据量大时，执行checkpoint会很慢的问题？ 原因分析

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Flink作业重启后，如何判断是否可以从checkpoint恢复 什么是从checkpoint恢复？ Flink Checkpoint 是一种容错恢复机制。这种机制保证了实时程序运行时，遇到异常或者机器问题时能够进行自我恢复。 从checkpoint恢复的原则 通常当作业执行失败、资源

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ALM-45636 Flink作业连续checkpoint失败次数超阈值 本章节仅适用于MRS 3.3.1及以后版本。 告警解释 系统以用户配置的告警周期检查CheckPoint连续失败次数，如果FlinkServer作业CheckPoint连续失败次数达到用户配置的阈值，则发送

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操作100万次，均会执行checkpoint。 dfs.namenode.checkpoint.period：checkpoint周期，默认1800s。 dfs.namenode.checkpoint.txns：执行指定操作次数后执行checkpoint，默认1000000。 解决办法

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spark.streaming.Checkpoint$$anonfun$serialize$1.apply$mcV$sp(Checkpoint.scala:142) at org.apache.spark.streaming.Checkpoint$$anonfun$serialize$1

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spark.streaming.Checkpoint$$anonfun$serialize$1.apply$mcV$sp(Checkpoint.scala:142) at org.apache.spark.streaming.Checkpoint$$anonfun$serialize$1

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moxing.tensorflow是否包含整个TensorFlow，如何对生成的checkpoint进行本地Fine Tune？ 问题现象 使用MoXing训练模型，“global_step”放在Adam名称范围下，而非MoXing代码中没有Adam名称范围，如图1所示。其中1为

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检查点 checkpoint_segments 参数说明：设置checkpoint_timeout周期内所保留的最少WAL日志段文件数量。每个日志文件大小为16MB。 参数类型：SIGHUP 取值范围：整型，最小值1 默认值：64 提升此参数可加快大数据的导入速度，但需要结合ch

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设置不当的风险与影响：请在充分理解参数含义，并经过测试验证后进行修改，避免出现意料之外的结果。 checkpoint_warning 参数说明：由于写检查点文件导致检查点发生的时间间隔小于此参数，就写入建议增加checkpoint_segments值的警告信息。 参数类型：整型 参数单位：s（秒） 取值

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0及以上集群版本支持。 参数类型：SIGHUP 取值范围：布尔型 on表示开启检查点延迟删除特性。 off表示关闭检查点延迟删除特性。 默认值：on 当开启检查点延迟删除后，主DN创建checkpoint时，会将待删除的relfilenode文件移动到对应的数据库的pg_delayed_unlinks_bin目录下。

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