Flink报错Checkpoint expired before completing

Flink报错Checkpoint expired before completing

报错日志:

c 复制代码
Failed to trigger or complete checkpoint 42 for job b5d4045c3f466fa91b29d74c5b123c25. (0 consecutive failed attempts so far)
org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointException: Checkpoint expired before completing.
	at org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator$CheckpointCanceller.run(CheckpointCoordinator.java:2143)
	at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
	at java.util.concurrent.FutureTask.run$$$capture(FutureTask.java:266)
	at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java)
	at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180)
	at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:293)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

这个报错告警是由于在Flink作业执行过程中,触发或完成检查点(Checkpoint)的过程中,出现了检查点超时未能完成的情况。这可能是由于作业执行过程中某些操作或任务耗时过长,导致检查点无法在规定时间内完成。

为避免这种情况发生,可以考虑以下几点措施:

  1. 优化作业性能:对作业的任务和操作进行性能优化,减少耗时操作,提高作业执行效率,从而减少检查点的时间消耗。

  2. 增加检查点超时时间:可以通过调整Flink作业的配置参数,增加检查点的超时时间,以适应作业执行过程中可能出现的耗时操作。

  3. 增加资源配置:确保作业运行时有足够的资源可用,如CPU、内存等,避免资源不足导致作业执行缓慢,进而影响检查点的完成时间。

通过以上措施的综合应用,可以有效避免检查点超时未能完成的问题,保障Flink作业的稳定运行和高效执行。

相关推荐
Lx3521 天前
Hadoop容错机制深度解析:保障作业稳定运行
大数据·hadoop
T06205141 天前
工具变量-5G试点城市DID数据(2014-2025年
大数据
向往鹰的翱翔1 天前
BKY莱德因:5大黑科技逆转时光
大数据·人工智能·科技·生活·健康医疗
鸿乃江边鸟1 天前
向量化和列式存储
大数据·sql·向量化
IT毕设梦工厂1 天前
大数据毕业设计选题推荐-基于大数据的客户购物订单数据分析与可视化系统-Hadoop-Spark-数据可视化-BigData
大数据·hadoop·数据分析·spark·毕业设计·源码·bigdata
java水泥工1 天前
基于Echarts+HTML5可视化数据大屏展示-白茶大数据溯源平台V2
大数据·echarts·html5
广州腾科助你拿下华为认证1 天前
华为考试:HCIE数通考试难度分析
大数据·华为
在未来等你1 天前
Elasticsearch面试精讲 Day 17:查询性能调优实践
大数据·分布式·elasticsearch·搜索引擎·面试
大数据CLUB2 天前
基于spark的澳洲光伏发电站选址预测
大数据·hadoop·分布式·数据分析·spark·数据开发