flink.checkpoint.interval每日50G数据推荐值

推荐的 `flink.checkpoint.interval` 值取决于每日处理的数据量以及系统的性能。对于每日处理 50G 数据的场景，可以考虑以下建议：

1. 首先，需要评估每个数据元素的处理时间，并确定每个检查点的数据量。假设每个数据元素的处理时间为 1 毫秒，那么每个检查点（假设间隔为 5 秒）可能包含 5000 条数据。

2. 推荐将 `flink.checkpoint.interval` 设置为一个合理的值，以便在不过度增加系统开销的情况下完成检查点操作。根据上述假设，每个检查点大约包含 5000 条数据，可以考虑将检查点间隔设置为处理 5000 条数据所需的时间，例如 5 秒。

3. 需要注意的是，检查点间隔不宜过长，否则在发生故障时可能会导致较大的数据丢失。同时，过于频繁的检查点操作也会增加系统开销。因此，需要在系统性能和数据保障之间进行权衡。

需要根据具体的应用程序需求、数据处理速度和系统性能来评估和调整 `flink.checkpoint.interval` 的值。建议进行性能测试和实际生产环境的实验来验证和优化该值，确保在满足数据保障要求的前提下，不过度增加系统开销。