问题简介

Cannot find meta data file '_metadata' in directory 'hdfs://nn-HA-service/flink/flink-checkpoints'

上面是本人实际工作中遇到的一个问题，于是便百度了一下问题，查无结果，可能是很低级的错误吧，毕竟本人对flink也仅限于会用的地步。但还是打算总结一下这个问题，希望能帮助到各位读者。

扫盲

首先我们来扫盲一下相关知识点。

什么是检查点

官网是这样定义的：检查点通过允许恢复状态和相应的流位置使Flink中的状态容错，从而为应用程序提供与无故障执行相同的语义。

检查点的主要目：在意外的作业失败时提供恢复机制。
Checkpoint的生命周期由Flink管理，即Flink创建，拥有和发布Checkpoint - 无需用户交互。作为一种恢复和定期触发的方法，Checkpoint实现的两个主要设计目标是：
i）创建轻量级。
ii）尽可能快地恢复。

如何配置检查点路径

有两种方式：

通过配置文件全局配置
这种配置方式是全局的，即默认检查点路径。
搭建过集群的同学应该知道，配置文件一般都在conf目录下。没错，flink也是一样，我们需要修改的就是 flink/conf/flink-conf.yaml 这个文件。
在配置文件里面将下面这个参数配置上：

   state.checkpoints.dir: hdfs://nn-HA-service/flink/flink-checkpoints

通过在作业里配置
就是在每个作业里，自定义检查点路径，优先级高于默认检查点路径。
如果没有定义，就走默认检查点路径。

	StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
	env.setStateBackend(new RocksDBStateBackend("hdfs:///flink/flink-checkpoints/");

如何启用检查点

flink默认是不会启用检查点的，这需要我们在代码里面设置。
代码如下：

			StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
           
            //设置检查点间隔时间
            env.enableCheckpointing(60000);

对，我们只需要设置下检查点的时间间隔，单位是ms，就说明启动了了一个一分钟完成一次的检查点策略了。

如何使用检查点

使用检查点，即在意外的作业失败后恢复数据。
这时，我们只需要指定检查点路径重启任务即可。
官网给的示例：

$ bin/flink run -s :checkpointMetaDataPath [:runArgs]

checkpointMetaDataPath ：这个是检查点元数据路径，并不简单是所配置的检查点的路径。笔者遇到的问题关键就在于此。

解决思路

由报出来的错误我们不难看出，flink是希望找到_metadata这个元数据文件，可我并没有指定此文件，所以报错了。
先介绍下我用的启动命令：

flink run -d -c com.FlinkCheckpointTest \
	-s hdfs://nn-HA-service/flink/flink-checkpoints/ \
	-m yarn-cluster \
	-yjm 1024m -ytm 1024m -ynm FlinkCheckpointTest \
	/home/jar/flink_test.jar

想必这个命令知道flink的同学都很熟悉，不熟悉的可以参考下Flink官网(https://flink.apache.org/)。
因此我去检查点目录下查找了一番，终于让我找到了 _metadata 文件。
如下图所示：

我们仔细看下这个目录：

/flink/flink-checkpoints/a9fcbc1efb8124ae998d0cbea62e7eae/chk-2836

前面两层目录是我们设置的检查点目录，后面一串像是id。
最后那个chk-2836应该就是实际检查点的目录，2836代表当前作业已经生成过2836次检查点了。最新的检查点覆盖之前的检查点。
/flink/flink-checkpoints/a9fcbc1efb8124ae998d0cbea62e7eae/ 该目录下面就一个chk开头的目录，即始终保存最新的目录，节省hdfs资源。
中间那一串id经过仔细查阅官网得知是jobID
好，那么现在主要的问题就是如何寻找对应作业的jobID
有两种情况：

作业正在运行
这种情况，可以直接去flink的管理界面找到。如下图：
作业已经停止
这种情况，就需要去看此作业的详细日志了。如下图：

jobmanager.log 日志里面多次出现作业名和 jobID

实际工作中，用到检查点的时候肯定是因为作业异常中断，所以大多数情况都是通过第二种方式去寻找作业对应的 jobID
修改后的提交作业命令：

flink run -d -c com.FlinkCheckpointTest \
	-s hdfs://nn-HA-service/flink/flink-checkpoints/541eaf031c6f8ed50916342b2baafe98/chk-13 \
	-m yarn-cluster \
	-yjm 1024m -ytm 1024m -ynm FlinkCheckpointTest \
	/home/jar/flink_test.jar

运行了一段时间，作业异常中断，发现是内存溢出错误，故适当调节内存，最终提交命令如下：

flink run -d -c com.FlinkCheckpointTest \
	-s hdfs://nn-HA-service/flink/flink-checkpoints/541eaf031c6f8ed50916342b2baafe98/chk-13 \
	-m yarn-cluster \
	-yjm 4096m -ytm 4096m -ynm FlinkCheckpointTest \
	/home/jar/flink_test.jar

好了，至此，问题圆满解决。

小结

这里顺便总结下flink作业异常中断的操作流程。

找出作业对应的jobID
进入hdfs对应目录，找到目录下面最新的检查点目录
通过指定检查点目录的方式重新启动作业
观察作业运行情况，如果出现内存溢出异常断开，加大内存重新启动。如果出现其他异常，欢迎留言给我，共同学习。
待作业运行稳定，查看作业最初异常中断的原因，记录下来并总结思考如何解决和避免。

Flink检查点问题