讲解回溯法一、定义1、回溯算法其实就是我们常说的 DFS 算法，本质上就是一种暴力穷举算法。 2、解决一个回溯问题，实际上就是一个决策树的遍历过程。 3、在画树形图的过程中，你一定会发现有些枝叶是没有必要的，把没有必要的枝叶剪去的操作就是剪枝，在代码中一般通过 break 或者 contine 和 return （表示递归终止）实现。 4、站在回溯树的一个节点上，你只需要思考 3 个问题：路径：也
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2023-07-10 12:36:03
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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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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！
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2023-11-10 10:46:14
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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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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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# 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
原创
2024-05-08 09:57:04
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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
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2023-11-27 23:23:07
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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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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
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2023-11-11 10:25:40
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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
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2023-12-21 04:59:24
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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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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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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，
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2024-01-08 15:24:32
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概述checkpoint 的机制保证了需要访问重复数据的应用 Spark 的DAG执行行图可能很庞大，task 中计算链可能会很长，这时如果 task 中途运行出错，那么 task 的整个需要重算非常耗时，因此，有必要将计算代价较大的 RDD checkpoint 一下，当下游 RDD 计算出错时，可以直接从 checkpoint 过的 RDD 那里读取数据继续算。我们先来看一个例子，checkp
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2024-08-03 14:34:24
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checkpoint注意点：1.当某一窗口被打断之后，重新从checkpoint恢复时，不会继续执行这一窗口未执行完的代码，仅仅是恢复spark streaming的配置和代码，进行下一批次的执行。2.看到某些文章说spark streaming重新编译了之后，不能从checkpoint取出数据，继续执行，但是我运行代码检测到，即使重新打包，也是可以继续从checkpoint取出数据执行的。3.
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2024-08-14 11:29:21
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我们了解到合理地将RDD持久化/缓存，不仅直接避免了RDD的重复计算导致的资原浪费和占用，还提升了RDD的容错性，而且间接提升了分析任务的完成效率，那么为什么又会需要基于checkpoint的容错机制，在什么情况下需要设置checkpoint呢?对RDD进行ceckpoin操作，会将RDD直接存储到磁盘上，而不是内存，从而实现真正的数据持久化。checkpoint实际上对RDD lineage (
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2024-01-03 23:57:03
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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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# 学习 Spark Checkpoint 机制
在大数据处理框架中，Apache Spark 是一个非常流行的选择。它提供了多种强大的特性，其中之一就是 Checkpoint 机制。Checkpoint 机制用于容错和优化长计算链，保护应用程序免受失败的影响。本文将会详细介绍如何在 Spark 中实现 Checkpoint 机制。
## 什么是 Checkpoint？
Checkpoint
----------------------------目录----------------------------为何需要checkpoint？checkPoint作用源码分析------------------------------------------------------------为何需要checkpoint？大家知道checkpoint和persist都是把数据“保存起来”，pe
sparkstreaming关于偏移量的管理在 Direct DStream初始化的时候，需要指定一个包含每个topic的每个分区的offset用于让Direct DStream从指定位置读取数据。
offsets就是步骤4中所保存的offsets位置读取并处理消息处理完之后存储结果数据
用虚线圈存储和提交offset只是简单强调用户可能会执行一系列操作来满足他们更加严格的语义要求
