请解释flink1.14.0源码中calculateCandidateScore(int localWeigh, int hostLocalWeigh, double taskExecutorUtilization)每个参数的含义及作用

calculateCandidateScore(int localWeigh, int hostLocalWeigh, double taskExecutorUtilization)是flink1.14.源码中的一个函数，它的作用是计算候选任务执行的得分。其中，localWeigh表示本地权重，hostLocalWeigh表示主机本地权重，taskExecutorUtilization表示任务执行器利用率。本地权重和主机本地权重是用来衡量任务执行的优先级的，而任务执行器利用率则是用来衡量任务执行器的繁忙程度的。通过这些参数的计算，可以得出候选任务执行的得分，从而决定任务的执行顺序。

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flink1.14.0源码中calculateCandidateScore()方法的作用

calculateCandidateScore() 方法的作用是计算候选键的得分，用于确定哪个键最适合作为主键。该方法会遍历所有的候选键，对每个候选键进行得分计算，最后返回得分最高的候选键作为主键。具体得分计算方式包括：根据候选键的属性数量和属性类型的不同赋予不同的权重，根据候选键的属性值的分布情况赋予不同的权重，根据候选键的属性值的唯一性赋予不同的权重等等。

电商项目flink checkpoint解决实际生产中 每个设置的详细参数有哪些

在实际生产环境中，Flink Checkpoint 配置参数需要根据具体的电商项目需求进行设置，以下是一些常见的配置参数：

1. checkpoint.interval：设置检查点之间的时间间隔，以毫秒为单位。例如 checkpoint.interval=5000 表示每隔 5 秒进行一次 Checkpoint。

2. checkpoint.timeout：设置检查点超时时间，以毫秒为单位。如果 Checkpoint 时间超过此设置，Flink 将放弃此 Checkpoint。

3. state.backend：设置状态后端，可以选择 MemoryStateBackend、FsStateBackend 或 RocksDBStateBackend。

4. state.checkpoints.dir：设置 Checkpoint 数据保存的目录，可以是本地文件系统或分布式文件系统。

5. state.savepoints.dir：设置 Savepoint 数据保存的目录，可以是本地文件系统或分布式文件系统。

6. checkpoint.max-concurrent-checkpoints：设置同时进行的 Checkpoint 的最大数量。如果同时进行的 Checkpoint 数超过此设置，Flink 将放弃此 Checkpoint。

7. checkpoint.mode：设置 Checkpoint 模式，可以是 Exactly-Once 或 At-Least-Once。

8. checkpoint.enable.externalized-checkpoints：设置是否启用外部化 Checkpoint，即将 Checkpoint 数据保存到外部存储系统，如 HDFS。

9. state.backend.rocksdb.memory.managed：设置 RocksDB 管理内存的方式，可以是 ON、OFF 或 AUTO。

这些参数只是常见的一部分，具体的设置需要根据项目需求和实际情况进行调整。