北风网spark学习笔记容错机制的背景要理解Spark Streaming提供的容错机制，先回忆一下Spark RDD的基础容错语义：
RDD，Ressilient Distributed Dataset，是不可变的、确定的、可重新计算的、分布式的数据集。每个RDD都会记住确定好的计算操作的血缘关系，（val lines = sc.textFile(hdfs file); val word
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2023-12-19 16:06:48
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一般而言，分布式数据集的容错性具备两种方式：数据检查点和记录数据的更新checkpoint机制——数据检查点记录更新机制（在Saprk中对应Lineage机制）
checkpoint机制checkpoint的意思是建立检查点，类似于快照，传统的Spark任务计算过程中，DAG特别长，集群需要将整个DAG计算完成得到结果，但是如果在这个漫长的计算过程中出现数据丢失，Spark又会根据依赖关系
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2023-09-07 16:09:36
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Spark中对于数据的保存除了持久化操作之外，还提供了一种检查点的机制，检查点（本质是通过将RDD写入Disk做检查点）是为了通过lineage做容错的辅助，lineage过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果之后有节点出现问题而丢失分区，从做检查点的RDD开始重做Lineage，就会减少开销。检查点通过将数据写入到HDFS文件系统实现了RDD的检查点功能。为当前RDD...
原创
2021-12-28 18:06:27
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# Flink与Spark的容错机制
在大数据处理领域，Apache Flink和Apache Spark是两个备受欢迎的分布式计算框架。它们均有出色的性能和广泛的应用场景，但在容错机制上却存在一些明显的差异。本文将探讨这两者的容错机制，并通过代码示例进行详细说明。
## 1. 容错机制简介
**容错机制**是指在系统出现故障或错误时，能够自动恢复并继续执行的能力。这对于大数据处理至关重要，
原创
2024-09-18 06:43:41
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RDD的容错机制 在部分计算结果丢失时，只需要根据这个Lineage重算即可。 图1中，假如RDD2所在的计算作业先计算的话，那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来。缓存起来的结果会被后续的计算使用。图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失。如果现在计算RDD3所在的作业，那么它所依赖的Partition0、1、3和4的缓存都是可以使用的，无须再次计算。但是Part
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2024-02-20 22:32:28
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文章目录10. Flink容错机制10.1 检查点（Checkpoint）10.1.1 检查点的保存10.1.2 从检查点恢复状态10.1.3 检查点算法10.1.4 检查点配置10.1.5 保存点（Savepoint）10.2 状态一致性 10. Flink容错机制在分布式架构中，当某个节点出现故障，其他节点基本不受影响。这时只需要重启应用， 恢复之前某个时间点的状态继续处理就可以了。这一切看
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2024-04-07 14:59:47
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简介Apache Flink 提供了容错机制来恢复数据流应用的状态。这种机制保证即使在错误出现时，应用的状态会最终反应数据流中的每条记录恰好一次(exactly once)。注意，可以选择降级到至少一次的保证（at least once）这种容错机制不断的为分布式数据流建立快照。对于拥有小状态（数据量较小）的流应用，这种快照特别的轻量，在不影响太多性能的情况下不断地建立快照。这个状态存放在配置好的
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2024-05-20 22:20:03
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Flink中容错机制 完整使用一、容错机制1、检查点（Checkpoint）1、 检查点的保存1. 周期性的触发保存2. 保存的时间点3. 保存的具体流程2、从检查点恢复状态（1）重启应用（2）读取检查点，重置状态（3）重放数据（4）继续处理数据3、检查点算法1. 检查点分界线（Barrier）2. 分布式快照算法（1）JobManager发送指令，触发检查点的保存；Source任务保存状态，插
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2024-05-24 23:29:48
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Spark中对于数据的保存除了持久化操作之外，还提供了一种检查点的机制，检查点（本质是通过将RDD写入Disk做检查点）是为了通过lineage做容错的辅助，lineage过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果之后有节点出现问题而丢失分区，从做检查点的RDD开始重做Lineage，就会减少开销。检查点通过将数据写入到HDFS文件系统实现了RDD的检查点功能。为当前RDD...
原创
2022-02-16 16:24:54
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1. JobTracker容错 在MapReduce中，JobTracker掌握了整个集群的运行信息，包括节点健康状况，资源分布情况以及所有作业的运行时信息。如果JobTracker因故障而重启，像节点情况以及资源情况可以利用心跳来构造，但是对于作业运行状态可能会丢失，意味着之前已经运行完成的任务会重新运行。因此，
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2024-04-24 21:04:31
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spark是迭代式的内存计算框架，具有很好的高可用性。sparkStreaming作为其模块之一，常被用于进行实时的流式计算。实时的流式处理系统必须是7*24运行的，同时可以从各种各样的系统错误中恢复。在实际使用中，容错和数据无丢失显得尤为重要。最近看了官网和一些博文，整理了一下对Spark Streaming的容错和数据无丢失机制。checkPoint机制可保证其容错性。spark中的WAL用来
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2023-09-06 20:03:50
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SparkCore核心机制的图文解析（超详细）
原创
2021-07-12 16:38:00
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首先我们先了解一下Dubbo调用的流程本文主要讲解Cluster。在集群调用失败时，Dubbo提供了多种容错方案，默认值为failover重试。Dubbo中现在有Failover、Failfast、Failsafe、Failback、Forking、Broadcast等容错机制，每个容错机制的特性如下表。机制名机制简介FailoverDubbo容错机制的默认值。当出现失败的时候，会尝试其他服务。用
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2024-04-07 10:01:40
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状态一致性： at-most-once：数据最多处理一次，可能缺失数据。 at-least-once：数据最少处理一次，可能重复处理。 exactlly-once：数据正确处理，不重复不缺失。 端到端（end-to-end）状态一致性： 内部保证：checkpoint source端：外部源重设数据 ...
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2021-09-14 10:58:00
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# Java 容错机制
在开发应用程序的过程中，我们希望程序能够具备一定的容错能力，以应对各种异常情况。Java 提供了一些机制来实现容错，保证程序的可靠性和稳定性。本文将介绍 Java 容错机制的概念、常见的容错方式以及如何在代码中实现。
## 容错机制概述
容错机制是指系统在面临异常或错误时，能够做出适当的响应或恢复，而不会导致应用程序的崩溃或不可用。Java 提供了以下几种常见的容错机
原创
2023-10-09 15:07:32
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Spark 容错机制任何容错机制的设计都是先考虑正常情况下是如何处理的，然后去考虑各种失败场景，失败场景可分 Crash（kill -9，掉电等），正常退出（例如抛异常，程序可以做善后处理），网络分区。Task我们先考虑最底层的失败，即某一个 Task 执行失败了。先来看应该如何处理：某 task A 因为取 shuffle 数据取失败而失败了。
首先，确认失败前应该重试几次，以防止网
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2023-10-24 18:15:43
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一致性检查点（Checkpoints） Flink 故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点 有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候 某一时刻,Flink中所有的Operator的当前 ...
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2021-09-10 14:19:00
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所谓容错机制，举个简单例子，我们在使用电脑的某个程序时，常常会遇到“程序无反应”或“程序未响应”的情况发生，此时这个程序便不能在进行下去，但经常会在过了几秒钟后恢复到正常使用的状态。这种“无反应”或“未响应”几秒钟的错误状态，我们便称之为“容错”。在分布式系统中常常各个系统之间是一个链路的调用过程，如果链路中的某个节点出现故障，很可能会发生雪崩效应。比如如果Node3节点发生故障会导致整个分布式系
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2024-03-26 06:39:08
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以下是个人理解，一切以官网文档为准。在开始之前，我先介绍一下，RDD是什么？RDD是Spark中的抽象数据结构类型，任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看，RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是，RDD中的数据是分区存储的，这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上，同时可以被并行处理。因此，Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD，然后对RDD进行一
前言集群容错技术是分布式服务治理技术中非常关键的一项技术。什么是集群容错技术呢？在分布式集群应用环境下，服务提供者可能集群部署并且有很多台，如果某些服务提供者因为一些原因出现服务不可用时，如何让服务调用者选择可用服务提供者进行调用呢？这个时候集群容错技术就闪亮登场了，它能够针对某些服务提供者不可用时提供自动故障转移的能力。学习Dubbo的集群容错技术可以对增强服务集群容错技术的理解，对我们理解分布
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2024-06-09 10:45:49
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