flink 怎么配置增量checkpoint

在 Flink 中，增量 Checkpoint 是一种 Checkpoint 优化方式，它只会对有状态的算子进行 Checkpoint，而对于没有状态的算子，则不会进行 Checkpoint。这样可以减少 Checkpoint 的时间和资源消耗。

要配置增量 Checkpoint，可以通过以下步骤进行：

1. 在 Flink 的配置文件中，设置 `state.backend` 为 `rocksdb`。RocksDB 是一种高效的键值存储引擎，可以用于存储增量 Checkpoint 的状态数据。

2. 设置 `state.backend.rocksdb.enable.incremental.compaction` 为 `true`，启用增量压缩功能。

3. 设置 `state.checkpoints.dir`，指定 Checkpoint 的存储路径。

4. 设置 `state.checkpoints.interval`，指定 Checkpoint 的时间间隔。

5. 在算子中，调用 `env.enableCheckpointing()` 方法启用 Checkpoint，并设置 `CheckpointMode.EXACTLY_ONCE` 为确切一次的 Checkpoint 模式。

6. 在算子中，通过 `statefulStreamOperator.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION)` 方法启用外部化 Checkpoint，以便在作业取消时保留 Checkpoint 数据。

下面是一个示例代码：

StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("file:///path/to/checkpoints", true));
env.enableCheckpointing(1000, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
env.getCheckpointConfig().enableExternalizedCheckpoints(ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);

DataStreamSource<String> source = env.addSource(new FlinkKafkaConsumer<>("topic", new SimpleStringSchema(), props));
SingleOutputStreamOperator<String> operator = source
    .keyBy(key -> key)
    .process(new MyProcessFunction());

operator.print();

env.execute("Incremental Checkpoint");