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Flink SQL checkpoint越來越大咋么辦，從2個G，現(xiàn)在4個G了，增量同步的，窗口是1小時，watermark是6小時，按道理來說，數(shù)據(jù)量不應該越來越大?。?/p>
在窗口內(nèi)執(zhí)行了count(distinct )這些操作。設(shè)置了狀態(tài)的ttl。后端狀態(tài)存儲用的rocksdb。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-494823.html
狀態(tài)如下
設(shè)置了增量的檢查點
代碼設(shè)置不一定有效，文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-494823.html
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prerequiste: 大模型訓練基礎(chǔ)知識：梯度累積（Gradient Accumulationn） 梯度檢查點（Gradient Checkpointing） 如今（2023年）大模型的參數(shù)量巨大，即使將batch_size設(shè)置為1并使用梯度累積的方式更新，也仍然會OOM。原因是通常在計算梯度時，我們需要將所有前向傳播時的激活值保存下來，
開啟自動保存快照 (默認：關(guān)閉) ： 間隔調(diào)整 : 對性能的影響更小，就調(diào)大間隔時間 為了更好的容錯性，就以調(diào)小間隔時間 檢查點存儲 (CheckpointStorage) : 持久化存儲位置 JobManager 的堆內(nèi)存 (JobManagerCheckpointStorage) : 默認 文件系統(tǒng) (FileSystemCheckpointStorage) : 常用 , (HDFS , S3) Rocksdb 狀
Flink 是一個流處理框架，用于實時數(shù)據(jù)處理。檢查點(checkpoint)機制是 Flink 的一個核心組件，用于保證流處理作業(yè)的可靠性和容錯性。在這篇文章中，我們將深入了解 Flink 的檢查點機制，涵蓋其核心概念、算法原理、實例代碼以及未來發(fā)展趨勢。 Flink 的檢查點機制是一種保存
本專欄案例代碼和數(shù)據(jù)集鏈接：? https://download.csdn.net/download/shangjg03/88477960 相對于其他流計算框架，F(xiàn)link?一個比較重要的特性就是其支持有狀態(tài)計算。即你可以將中間的計算結(jié)果進行保存，并提供給后續(xù)的計算使用： 具體而言，F(xiàn)link?又將狀態(tài)?(State)?分為?Keyed?State?與?O
flink的checkpoint監(jiān)控頁面那里有兩個指標Sync Duration 和Async Duration，一個是開始進行同步checkpoint所需的時間，一個是異步checkpoint過程所需的時間，你是否也有過疑惑，是否只是同步過程中的時間才會阻塞正常的數(shù)據(jù)處理，而異步checkpoint的時間不會影響正常的數(shù)據(jù)處理流程？ 這
Flink流式計算狀態(tài)檢查點與恢復 Apache Flink是一個流處理框架，用于實時數(shù)據(jù)處理和分析。Flink可以處理大規(guī)模數(shù)據(jù)流，并提供一種高效、可靠的方法來處理和分析這些數(shù)據(jù)。Flink流式計算狀態(tài)檢查點與恢復是流處理的關(guān)鍵組件，它們確保Flink應用程序在故障時能夠恢復并繼續(xù)處
通常情況下，對齊 Checkpoint 的時長主要受 Checkpointing 過程中的同步和異步兩個部分的影響。 然而，當 Flink 作業(yè)正運行在嚴重的背壓下時，Checkpoint 端到端延遲的主要影響因子將會是傳遞 Checkpoint Barrier 到 所有的算子/子任務的時間。這在 checkpointing process) 的概述中有說明原因
?????????????????????? 星光下的趕路人star的個人主頁 ?????????????????????? 大鵬一日同風起，扶搖直上九萬里 在Flink中，有一套完整的容錯機制來保證故障后的恢復，其中最重要的就是檢查點。 1.1.1 檢查點的保存 1、周
算子任務可以分為有狀態(tài)、無狀態(tài)兩種。 無狀態(tài)：filter,map這種，每次都是獨立事件 有狀態(tài)：sum這種，每次處理數(shù)據(jù)需要額外一個狀態(tài)值來輔助。這個額外的值就叫“狀態(tài)” （1）托管狀態(tài)（Managed State）和原始狀態(tài)（Raw State） 托管狀態(tài) 就是由Flink統(tǒng)一管理的，狀態(tài)的存儲訪問
檢查點函數(shù)原理：回放腳本時搜索特定的文本或者字符串，從而驗證服務器相應的正確性；驗證請求是否成功，可以添加檢查點。以檢查從服務器返回的內(nèi)容是否正確。本任務針對腳本開發(fā)–檢查點進行介紹 掌握基于loadrunner性能測試腳本開發(fā)——檢查點 1.單擊Design→Insert
