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Flink SQL checkpoint越来越大咋么办，从2个G，现在4个G了，增量同步的，窗口是1小时，watermark是6小时，按道理来说，数据量不应该越来越大啊？
在窗口内执行了count(distinct )这些操作。设置了状态的ttl。后端状态存储用的rocksdb。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-494823.html
状态如下
设置了增量的检查点
代码设置不一定有效，文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-494823.html
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prerequiste: 大模型训练基础知识：梯度累积（Gradient Accumulationn） 梯度检查点（Gradient Checkpointing） 如今（2023年）大模型的参数量巨大，即使将batch_size设置为1并使用梯度累积的方式更新，也仍然会OOM。原因是通常在计算梯度时，我们需要将所有前向传播时的激活值保存下来，
开启自动保存快照 (默认：关闭) ： 间隔调整 : 对性能的影响更小，就调大间隔时间 为了更好的容错性，就以调小间隔时间 检查点存储 (CheckpointStorage) : 持久化存储位置 JobManager 的堆内存 (JobManagerCheckpointStorage) : 默认 文件系统 (FileSystemCheckpointStorage) : 常用 , (HDFS , S3) Rocksdb 状
Flink 是一个流处理框架，用于实时数据处理。检查点(checkpoint)机制是 Flink 的一个核心组件，用于保证流处理作业的可靠性和容错性。在这篇文章中，我们将深入了解 Flink 的检查点机制，涵盖其核心概念、算法原理、实例代码以及未来发展趋势。 Flink 的检查点机制是一种保存
本专栏案例代码和数据集链接： https://download.csdn.net/download/shangjg03/88477960 相对于其他流计算框架，Flink 一个比较重要的特性就是其支持有状态计算。即你可以将中间的计算结果进行保存，并提供给后续的计算使用： 具体而言，Flink 又将状态 (State) 分为 Keyed State 与 O
Flink流式计算状态检查点与恢复 Apache Flink是一个流处理框架，用于实时数据处理和分析。Flink可以处理大规模数据流，并提供一种高效、可靠的方法来处理和分析这些数据。Flink流式计算状态检查点与恢复是流处理的关键组件，它们确保Flink应用程序在故障时能够恢复并继续处
flink的checkpoint监控页面那里有两个指标Sync Duration 和Async Duration，一个是开始进行同步checkpoint所需的时间，一个是异步checkpoint过程所需的时间，你是否也有过疑惑，是否只是同步过程中的时间才会阻塞正常的数据处理，而异步checkpoint的时间不会影响正常的数据处理流程？ 这
通常情况下，对齐 Checkpoint 的时长主要受 Checkpointing 过程中的同步和异步两个部分的影响。 然而，当 Flink 作业正运行在严重的背压下时，Checkpoint 端到端延迟的主要影响因子将会是传递 Checkpoint Barrier 到 所有的算子/子任务的时间。这在 checkpointing process) 的概述中有说明原因
星光下的赶路人star的个人主页 大鹏一日同风起，扶摇直上九万里 在Flink中，有一套完整的容错机制来保证故障后的恢复，其中最重要的就是检查点。 1.1.1 检查点的保存 1、周
算子任务可以分为有状态、无状态两种。 无状态：filter,map这种，每次都是独立事件 有状态：sum这种，每次处理数据需要额外一个状态值来辅助。这个额外的值就叫“状态” （1）托管状态（Managed State）和原始状态（Raw State） 托管状态 就是由Flink统一管理的，状态的存储访问
检查点函数原理：回放脚本时搜索特定的文本或者字符串，从而验证服务器相应的正确性；验证请求是否成功，可以添加检查点。以检查从服务器返回的内容是否正确。本任务针对脚本开发–检查点进行介绍 掌握基于loadrunner性能测试脚本开发——检查点 1.单击Design→Insert
