# Hadoop 清除 Checkpoint 的完整指南
在大数据处理领域，Hadoop 是一个广泛使用的框架，特别是在处理大规模数据集时。Checkpointing 是 Hadoop 中一种重要的功能，它将状态保存到稳定存储，以便在故障发生时能够恢复。然而，有时候我们需要清除这些 Checkpoint，以释放存储空间或者进行某些必要的维护工作。本文将详细介绍如何在 Hadoop 中清除 Che
原创
2024-09-05 04:34:52
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# Hadoop NameNode Checkpoint 科普文章
Hadoop 是一个广泛使用的分布式计算平台，能够处理海量的数据。Hadoop 的核心组件之一是 NameNode，负责管理 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）中的元数据。为了确保系统的稳定性和高可用性，NameNode 定期进行“checkpoint”操作。本文将对 Hadoop 中的 NameNode checkpoi
原创
2024-08-05 07:23:55
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前言 Hadoop早期衍生自Nutch（Java开源的搜索引擎），早期Nutch构建开源的搜索引擎，同样在少数的机器上同时运行计算任务面临着问题，在这个时候Google发布了GFS和Map Reduce论文。人们参考着这两篇论文中所阐述的思想开始重建Nutch的存储和计算模型。一开始尝试在20台机器的计算
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2024-10-12 11:43:19
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# 手动Hadoop Checkpoint
## 什么是Hadoop Checkpoint
在Hadoop中，Checkpoint是一种机制，用于找出NameNode（HDFS的主要组件之一）的状态并将其保存到持久存储中。这样做的目的是为了在NameNode故障时能够快速恢复，避免数据丢失和服务中断。
通常情况下，Hadoop会自动定期创建Checkpoint，但有时我们也可以手动触发Che
原创
2024-06-10 03:51:41
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Checkpoint过程分析：Checkpoint将内存中最新的元数据以文件形式存储到各个备份目录之下，同时清除备份目录下原有的fsimage和edits文件，这样可以定期的对Fsimage和edits文件合并，产生新的fsimage文件，减少NameNode重启时合并时间，又防止了edits的无限制增长。 Checkpoint的功能由Secondary NameNode，Checkpo
1、Hadoop的shuffle过程即为从MAP端输出到REDUCE端输入之间的过程。因为涉及到Hadoop中最珍贵的网络资源，所以shuffle过程中有很多可以调节的参数，也有很多策略可以研究。 MAP端 此过程的输出是写入到本地磁盘而不是HDFS，但是一开始数据并不是直接写入磁盘而是缓冲在内存里。缓存的好处就是减少磁盘I/O的开销，提高合并和排序的速度。默认的内存缓冲大小为100M，所以在写
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2023-09-02 07:46:44
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# 将 Flink Checkpoint 存入 Hadoop 的步骤指南
Apache Flink 是一个流式处理框架，它提供了强大的状态管理能力。而 Checkpoint 是 Flink 保证任务一致性的重要机制。在许多场景下，我们希望将这些 Checkpoint 存储到 Hadoop 的 HDFS 中。本文将详细介绍如何实现这一目标。
## 实现流程概述
| 步骤
原创
2024-09-08 06:19:09
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一旦创建Hadoop集群并开始运行，我们需要给予用户权限使用它。这就是需要为每一个用户创建一个目录，并且对它设置权限许可。这就需要为每一个用户创建一个主目录，并且对它设置权限许可：
[root@slave1 hadoop-0.20.2]# hadoop fs -mkdir /usr/username[root@slave1 hadoop-0.20.2]# hadoop fs -chown /u
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2023-07-21 14:35:55
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前言Flink通过状态快照实现容错处理：Flink 定期获取所有状态的快照，并将这些快照复制到持久化的位置，例如分布式文件系统。如果发生故障，Flink 可以恢复应用程序的完整状态并继续处理，就如同没有出现过异常。Flink 管理的状态存储在 state backend 中。checkpoint 代码/**
* 创建flink环境
*/
val en
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2024-01-01 12:37:07
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hadoop second namenode异常 Inconsistent checkpoint fields没有访问量情况下，namenode进程：cpu 100% ；内存使用超多；没有错误日志；secondarynamenode报错：java.io.IOException: Inconsistent checkpoint fields.
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原创
2016-03-15 10:06:45
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本文源码基于flink1.14在帮助用户排查任务的时候，经常会发现部分task处理的慢，在Exactly once语义时需要等待快照的对齐而白白柱塞的情况在flink1.11版本引入了非对齐的checkpoint，来解决这种柱塞问题，所以来看看这个新特性的源码是如何实现的先看下官网的图来总的说下实现原理，再来看看源码 flink是基于Chandy-Lamport算法来实现全局快照的，其核
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2023-11-19 13:20:20
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## Flink Checkpoint on OSS with Hadoop Dependency
### Introduction
As an experienced developer, I will guide you on how to implement "Flink checkpoint on OSS with Hadoop dependency". Checkpointing is
原创
2023-08-23 09:03:01
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# Flink Checkpoint HDFS 的配置与实战
Apache Flink 是一个分布式数据流处理框架，支持流和批数据处理。为了保证数据处理的高可用性，Flink 提供了 checkpoint 机制，它可以帮助我们在故障恢复时，确保不会丢失数据。若需要将 checkpoint 存储在 HDFS（Hadoop Distributed File System）上，我们必须进行一定的配置。
Flink Checkpoint（检查点）Flink中的每个函数和运算符都可以是有状态的（如果是Keyed Stream，使用ValueState、ListState等状态，如果是Operator State，实现CheckpointedFunction或CheckpointedList接口。使用ListState、MapState获取状态）。有状态的函数在各个元素/事件处理中存储数据。使状态成为
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2023-12-07 07:19:32
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在 Flink 这个框架中，有很多独有的概念，比如分布式缓存、重启策略、并行度等，这些概念是我们在进行任务开发和调优时必须了解的，这一课时我将会从原理和应用场景分别介绍这些概念。分布式缓存熟悉 Hadoop 的你应该知道，分布式缓存最初的思想诞生于 Hadoop 框架，Hadoop 会将一些数据或者文件缓存在 HDFS 上，在分布式环境中让所有的计算节点调用同一个配置文件。在 Flink 中，Fl
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2023-07-24 21:58:28
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1.前言在Flink中，函数和操作符都可以是有状态的。在处理每个消息或者元素时，有状态的函数都会储存信息，使得状态成为精密操作中关键的组成部分。为了使状态能够容错，Flink会checkpoints状态。checkpoints机制使得Flink可以恢复状态和位置，以至于流计算的应用可以提供无故障执行的语义。2.前提Flink的checkpointing机制对流和状态的可靠存储有如下两点要求：持久化
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2023-12-21 02:03:24
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一、检查点：检查点屏障跟普通记录一样。它们由算子处理，但并不参与计算，而是会触发与检查点相关的行为。会在算子之间流动。当读取输入流的数据源遇到检查点屏障时，它将其在输入流中的位置保存到稳定存储中。如果输入流来自消息传输系统（Kafka 或 MapR Streams），这个位置就是偏移量。Flink 的存储机制是插件化的，稳定存储可以是分布式文件系统，如HDFS、S3 或 MapR-FS如图所示，位
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2023-12-09 23:01:08
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本文根据 Apache Flink 进阶篇系列直播课程整理而成，由阿里巴巴高级研发工程师唐云（茶干）分享，主要讲解 Flink 中 Checkpoint 的应用实践，包括四个部分，分别是 Checkpoint 与 state 的关系、什么是 state、如何在 Flink 中使用 state 和 Checkpoint 的执行机制。
Tips： 文末可回顾全
1、关于checkpoint的概述checkpoint是oracle在数据库一致性关闭、实例恢复和oracle基本操作中不可缺少的机制，包含以下相关的含义： A、检查点的位置（checkpoint position）为一种数据结构，在redo流中记录的SCN号是在
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2023-11-13 16:27:10
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一、简介 思考一下这个场景：如果重做日志可以无限地增大，同时缓冲池也足够大，那么是不需要将缓冲池中页的新版本刷新回磁盘。因为当发生宕机时，完全可以通过重做日志来恢复整个数据库系统中的数据到宕机发生的时刻。 但是这需要两个前提条件：1、缓冲池可以缓存数据库中所有的数据；2、重做日志可以无限增大 因此C
原创
2022-12-15 09:32:33
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