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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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
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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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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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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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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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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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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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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在分布式计算领域，Hadoop凭借其强大的容错能力成为大数据处理的基石。本文将从架构设计到具体实现，深度剖析Hadoop定运行。 一、分布式系统的容错挑战 在数千节点规
Spring-cloud-hystrix-容错机制(当服务调用异常时进行响应)1.在App.java中开启容错保护(加入此注解开启容错机制@EnableCircuitBreaker)@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@EnableCircuitBreaker
public class RequestApp {
/**
* @param args
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2023-05-22 16:07:35
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