对于Apache Flink中增量式检查点的意外大小问题，可以通过以下解决方法进行处理。

1. 增加检查点的最大大小限制：在Flink的配置文件（flink-conf.yaml）中，可以通过设置state.checkpoints.max-externalized-checkpoint-size属性来限制检查点的最大大小。例如，将其设置为10GB：state.checkpoints.max-externalized-checkpoint-size: 10gb。这样可以确保检查点的大小不会超过指定的限制。

2. 减小检查点的频率：如果检查点的频率过高，可能会导致检查点的大小增加。可以通过减小检查点的频率来降低检查点的大小。可以通过设置execution.checkpointing.interval属性来调整检查点的触发间隔。例如，将其设置为10分钟：execution.checkpointing.interval: 10min。

3. 优化状态的大小：检查点的大小主要受到状态的大小影响。可以通过以下方法来优化状态的大小：

   • 减小状态的存储粒度：将状态的存储粒度调整为更小的单位，例如使用ValueState代替ListState。
   • 压缩状态：对于一些可以进行压缩的状态，可以使用压缩算法来减小状态的大小。
   • 使用TTL（Time-To-Live）策略：对于一些不再需要的状态，可以使用TTL策略来自动删除过期的状态，从而减小状态的大小。

4. 增加Flink集群的资源：如果检查点的大小超过了Flink集群的可用资源（如内存），可以考虑增加集群的资源。可以调整Flink集群的资源配置，如增加TaskManager的内存大小或并行度，以提供足够的资源来处理较大的检查点。

下面是一个使用Java API进行增量式检查点的代码示例：

public class CheckpointExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 设置Flink环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        
        // 开启增量式检查点
        env.enableCheckpointing(5000);  // 每5秒触发一次检查点
        
        // 设置检查点参数
        CheckpointConfig checkpointConfig = env.getCheckpointConfig();
        checkpointConfig.setCheckpointStorage("hdfs:///checkpoints");  // 设置检查点存储位置
        
        // 设置最大检查点大小
        checkpointConfig.setMaxExternalizedCheckpoints(3);
        checkpointConfig.setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        checkpointConfig.setMinPauseBetweenCheckpoints(1000);
        checkpointConfig.setCheckpointTimeout(60000);
        
        // 定义流处理逻辑
        DataStream input = env.socketTextStream("localhost", 9999);
        DataStream result = input.map(Integer::parseInt)
                .keyBy(value -> value % 2)
                .sum(0);
        
        // 输出结果
        result.print();
        
        // 执行任务
        env.execute("Incremental Checkpoint Example");
    }
}

通过以上解决方法，可以对Apache Flink中增量式检查点的意外大小问题进行处理，并确保检查点的大小在合理的范围内。