Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，它能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator/task的状态来生成快照，从而将这些状态数据定期持久化存储下来，当Flink程序一旦意外崩溃时，重新运行程序时可以有选择地从这些快照进行恢复，从而修正因为故障带来的程序数据异常举例来说，如果从kafka消费数据进行逻辑计算，程序出错，我们就可以利用checkpoint恢复到上一次
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2023-07-10 12:34:47
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Checkpoint 到底是什么和需要用 Checkpoint 解决什么问题：Spark 在生产环境下经常会面临 Transformation 的 RDD 非常多(例如一个Job 中包含1万个RDD) 或者是具体的 Transformation 产生的 RDD 本身计算特别复杂和耗时(例如计算时常超过1个小时) , 可能业务比较复杂，此时我们必需考虑对计算结果的持久化。Spark 是擅长
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2023-08-31 17:24:35
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# 使用 Spark 从 Checkpoint 恢复
在大数据处理中，Spark 提供了强大的功能来处理海量数据。在持久化计算时，我们可以使用 Checkpoint 功能，以便在故障发生时能够快速恢复。本文将指导你如何实现 Spark 从 Checkpoint 恢复的功能，适合刚入行的小白了解。
## 流程概述
我们要完成的工作流程可以用以下步骤表示：
| 步骤 | 描述
一、Checkpoint到底是什么？1， Spark在生产环境下经常会面临Tranformations的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体Tranformation产生的RDD本身计算特别复杂和耗时（例如计算时常超过1个小时），此时我们必须考虑对计算结果数据的持久化；2， Spark是擅长多步骤迭代，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经计算的过
一、checkpoint概述checkpoint，是Spark提供的一个比较高级的功能。有时候，我们的Spark任务，比较复杂，从初始化RDD开始，到最后整个任务完成，有比较多的步骤，比如超过10个transformation算子。而且，整个任务运行的时间也特别长，比如通常要运行1~2个小时。在这种情况下，就比较适合使用checkpoint功能了。因为对于特别复杂的Spark任务，有很高的风险会出
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2023-09-22 17:30:46
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checkpoint，是Spark提供的一个比较高级的功能。 有时候我们的Spark任务，比较复杂，从初始化RDD开始，到最后整个任务完成，有比较多的步骤，比如超过10个transformation算子。而且整个任务运行的时间也特别长，比如通常要运行1~2个小时。在这种情况下，就比较适合使用checkpoint功能了。 因为对于特别复杂的Spark任务，有很高的风险会出现某个要反复使用的RDD因为
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2023-09-21 11:20:57
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checkpointcheckpoint（检查点）是Spark为了避免长链路，大计算量的Rdd不可用时，需要长时间恢复而引入的。主要就是将通过大量计算而获得的这类Rdd的数据直接持久化到外部可靠的存储体系中（一般为hdfs文件）。在以后再需要从这个Rdd获取数据时，直接从检查点获取数据从而避免了从头重新计算Rdd的数据。生成checkpointcheckpoint是在job执行结束后再启动专门的c
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2023-07-10 15:25:35
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一、概述Checkpoint是什么？ Spark在生产环境下经常会面临Tranformations的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体Tranformation产生的RDD本身计算特别复杂和耗时（例如计算时常超过1~5个小时），此时我们必须考虑对计算结果数据的持久化。如果采用persist把数据放在内存中的话，虽然是最快速的但是也是最不可靠的；如果放在磁盘上也不是完全可靠的！
在上篇文章中介绍了如何Flink的State状态，本篇文章接着上篇文章继续介绍Flink的Checkpoint机制。启动checkpoint机制它可以为每一个job备份了一份快照，当job遇到故障重启或者失败的时候，我们就不必从每个job的源头去重新计算，而是从最近的一个完整的checkpoint开始恢复，避免了重复计算，节省了资源，并且保证了Exactly Once 语义。具体的使用方法以及实现
一 Spark中Checkpoint是什么假设一个应用程序特别复杂场景，从初始RDD开始到最后整个应用程序完成，有非常多的步骤，比如超过20个transformation操作，而且整个运行时间也比较长，比如1-5个小时。此时某一个步骤数据丢失了，尽管之前在之前可能已经持久化到了内存或者磁盘，但是依然丢失了，这是很有可能的。也就是说没有容错机制，那么有可能需要重新计算一次。而如果这个步骤很耗时和资源
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2023-08-17 16:44:12
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随着针对移动设备的安全威胁数量持续增长，Check Point软件技术公司已经采取新的举措进一步扩展自身网络安全方案储备——收购Lacoon移动安全公司。这是Check Point公司今年年内进行的第二次收购活动，此前其已经于二月收购以色列的高级威胁检测初创企业Hyperwise。目前关于Lacoon收购的具体条款尚未公布，不过一家以色列媒体援引其内容称数额约为8000万美元。Chec
10.checkpoint是什么（1）、Spark 在生产环境下经常会面临transformation的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体transformation的RDD本身计算特别复杂或者耗时（例如计算时长超过1个小时），这个时候就要考虑对计算结果数据持久化保存；（2）、Spark是擅长多步骤迭代的，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经计算的过程产生的数据进
Spark checkpoint容错机制1. checkpoint概念Spark 在生产环境下经常会面临transformation的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体transformation的RDD本身计算特别复杂或者耗时（例如计算时长超过1个小时），这个时候就要考虑对计算结果数据持久化保存；Spark是擅长多步骤迭代的，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经
# 用Spark实现Checkpoint
## 简介
在使用Spark时，为了保证作业的可靠性和容错性，我们可以通过Checkpoint来持久化RDD的计算结果到容错性存储系统如HDFS中。
## 步骤
为了帮助你学习如何在Spark中实现Checkpoint，接下来会具体介绍实现的步骤和代码示例。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 初始化SparkSe
checkpoint在spark中主要有两块应用：一块是在spark core中对RDD做checkpoint，可以切断做checkpoint RDD的依赖关系，将RDD数据保存到可靠存储（如HDFS）以便数据恢复；另外一块是应用在spark streaming中，使用checkpoint用来保存DStreamGraph以及相关配置信息，以便在Driver崩溃重启的时候能够接着之前进度继续进行处理
目录（1）Checkpoint的背景（2）Flink 中Checkpoint（3）理解 Barrier（4）Flink 中Checkpoint 执行过程（5）严格一次语义: barrier 对齐（6）至少一次语义: barrier 不对齐（7）checkpoint 和 savepoint 的区别（8）基于State Backend的CheckPoint开发 （1）Checkpoint的背景Sta
一、Checkpoint到底是什么？1，Spark在生产环境下经常会面临Tranformations的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体Tranformation产生的RDD本身计算特别复杂和耗时（例如计算时长超过1个小时），此时我们必须考虑对计算结果数据的持久化；2，Spark是擅长多步骤迭代，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经计算的过程产生的数据进行复用，
1 引言2 Checkpoint 与 State2.1 Checkpoint与state的关系2.2 State是什么2.3 State如何用3 Statebackend3.1 Statebackend分类4 Checkpoint执行机制4.1 Checkpoint执行流程4.2 EXACTLY_ONCE语义4.3 Savepoint与Checkpoint5 Chec
Checkpoint，是Spark 提供的一个比较高级的功能。有的时候，比如说，我们的 Spark 应用程序，特别的复杂，然后从初始的RDD开始，到最后拯个应用程序完成，有非常多的步骤，比如超过20个transformation 操作。而且整个应用运行的时间也特别的长，比如通常要运行1-5小时。 在上述的情况下，就比较适合使用checkpoint 功能。因为，对于特别复杂的 Spark应用，
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2023-10-14 16:38:01
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引入checkpoint机制原因Spark 在生产环境下经常会面临 Transformation 的 RDD 非常多(例如一个Job 中包含1万个RDD) 或者是具体的 Transformation 产生的 RDD 本身计算特别复杂和耗时(例如计算时常超过1个小时) , 这个时候如果可以对计算的过程进行复用，就可以极大的提升效率，此时我们必需考虑对计算结果的持久化。 如果采用 persists 把
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2023-09-29 13:47:27
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