Hadoop的容错机制
在大数据时代，Hadoop作为一个广泛使用的分布式计算平台，其容错机制在确保数据处理的可靠性方面至关重要。容错是指系统在遭遇故障时能够继续正常工作的一种能力，这在大规模数据处理任务中尤为重要。根据《Hadoop: The Definitive Guide》，Hadoop具有内建的容错机制，通过副本备份和任务重新调度来确保数据的完整性。
### 问题背景
在一个实时数据
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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1. JobTracker 暂无容错机制，挂掉之后，需要人工介入，重启。 用户可以通过配置一些参数，以便JobTracker重启后，让所有作业恢复运行。用户配置若干参数后，JobTracker重启前，会在history log中记录各个作业的运行状态，这样在JobTracker关闭
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2023-10-12 22:20:36
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上节课我们主要介绍了部署系统中各耗时环节的一些常用优化方案。课后思考题是：课程中提到了几种利用缓存的优化方案呢？如果你认真学习了课程内容，不难发现我一共提到了三种基于缓存的优化方案，它们分别是：多项目共用依赖缓存、依赖安装目录的缓存以及构建过程的持久化缓存备份。这些缓存方案不仅可以运用到传统的部署方式中，在今天介绍的容器化部署方案中也有各自的用武之地。下面我就来介绍本节课的第一个话题：什么是容器化
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2023-11-21 22:31:06
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新手搞hadoop最头疼各种各样的问题了，我把自己遇到的问题以及解决办法大致整理一下先，希望对你们有所帮助。一、hadoop集群在namenode格式化（bin/hadoop namenode -format）后重启集群会出现如下
Incompatible namespaceIDS in ... :namenode namespaceID = ... ,datanode namespaceID
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2023-11-08 18:34:20
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保证Hadoop中数据存储的可靠性和完整性至关重要。HDFS的容错机制，其中包括NameNode(元数据节点)的单点失效解决机制、Block数据块的多副本存储机制、NameNode的心跳检测机制、数据存储等。而数据处理可靠性方面，MapReduce。相对于HDFS来说，容错较简单，主要是任务出错重做机制。1. HDFS中NameNode单点问题 &
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2024-04-02 16:05:14
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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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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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# 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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Spark以前的集群容错处理模型，像MapReduce，将计算转换为一个有向无环图（DAG）的任务集合，这样可以通过重复执行DAG里的一部分任务来完成容错恢复。但是由于主要的数据存储在分布式文件系统中，没有提供其他存储的概念，容错过程需要在网络上进行数据复制，从而增加了大量的消耗。所以，分布式编程中经常需要做检查点，即将某个时机的中间数据写到存储（通常是分布式文件系统）中。Lineage机制RDD
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2023-06-11 14:57:47
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阅读目录(Content)一、HDFS容错机制1.1、故障类型（三类故障）1.2、故障检测机制1.3、回复：心跳信息和数据块报告1.4、读写容错1.5、数据节点（DN）失效二、HDFS备份规则前言 HDFS（Hadoop Distributed File System）是一个分布式文件系统。它具有高容错性并提供了高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用，它提供了一个高度容错性和高吞吐量的
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2023-07-21 13:54:55
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使用Hadoop来运行你的作业的其中一个主要原因就是它的高容错性，就算在由高失败率的节点或网络组成的大集群内运行的作业，Hadoop都可以让作业成功完成。
Hadoop实现容错的主要方法就是重新执行任务，单个任务节点(TaskTracker)会不断的与系统的核心节点（JobTracker）进行通信，如果一个TaskTracker在一定时间内（默认是1分钟）无法与JobTracker进行通
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2023-09-01 11:06:39
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容错与HA所谓容错是指一个系统的部分出现错误的情况还能够持续地提供服务，不会因为一些细微的错误导致系统性能严重下降或者出现系统瘫痪。在一个集群出现机器故障、网络问题等是常态，尤其集群达到较大规模后，很可能较频繁出现机器故障不能进行提供服务，因此对于分布式集群需要进行容错设计。Spark能够实现高容错，以下将从Executor、Worker和Master的异常处理来介绍。Executor异常Spar
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2024-02-14 19:31:31
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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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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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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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1. RDD Lineage容错分布式系统中，常通过副本机制通过数据冗余，来提供高可用性HA。可以认为RDD主要是通过冗余计算的方式来容错的。RDD并不提供副本机制。RDD的分布式是指，一个RDD可以切分多个分区（partition)，不同的分区可能在集群的不同节点上。 RDD从HDFS读出前，或者写入到HDFS后，通过hadoop.dfs.replication实现数据冗余。RDD防止数据丢失的
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2024-01-12 22:18:00
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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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