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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所谓容错就是一个系统的部分出现错误的情况还能够持续地提供服务，不会因为一些错误而导致系统性能严重下降或出现系统瘫痪。在一个集群中出现机器故障、网络问题等常态，尤其集群达到较大规模后，很可能较频繁的出现机器故障等不能进行提供服务，因此分布性集群需要进行容错设计。1. Executor容错Spark支持多种运行模式，这些运行模型中的集群管理器会为任务分配运行资源，在运行资源中启动Executor，由E
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2023-11-24 06:32:41
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1.分配更多的资源 1.1.增加executor 1.2.增加每个executor的cpu core 增加executor的并行能力，一个cpu core运行一个task 1.3.增加每个executor的内存 1)
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2023-12-12 17:38:50
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apache spark Apache Spark中的容错简介 在开始学习什么是Spark的容错能力之前，让我们为初学者修改Apache Spark的概念。 现在让我们了解什么是故障以及Spark如何处理容错。 故障是指故障，因此容错能力是 运行并在发生故障后恢复损失。 如果我们想要我们的 系统是容错的，它应该是多余的，因为我们需要一个 冗余组件以获取丢失的数据。 错误数据是 通过冗余数据
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2024-05-28 10:19:55
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目前一直在做大数据平台的开发，所以有机会看到全公司的小伙伴们提交spark任务的时候，常见的错误。所以这里列举下遇到的错误以及解决方案，做个记录，以后定期更新：Table or view not found: aaa.bbb这个错误很简单，就是表或者视图没找到。引起这个原因的可能如下：如果你是连接hive中的数据表，程序有没有正确加载hive-site.xml。在你的代码resource里面加上h
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2023-09-05 16:21:45
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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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一、Spark Streaming 数据安全性的考虑：Spark Streaming不断的接收数据，并且不断的产生Job，不断的提交Job给集群运行。所以这就涉及到一个非常重要的问题数据安全性。Spark Streaming是基于Spark Core之上的，如果能够确保数据安全可好的话，在Spark Streaming生成Job的时候里面是基于RDD，即使运行的时候出现问题，那么Spark Str
原创
2022-07-22 18:52:57
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内容 :ReceivedBlockTracker容错安全性 DStreamGraph和JobGenerator容错安全性 Driver的安全性主要从Spark Streaming自己运行机制的角度考虑的，如对源数据保存方面使用了WAL方式，驱动层面的容错安全主要使用的是CheckPoint ， 但是仅仅是WAL和CheckPoint在生成环境下不是完全足够的。 ...
原创
2022-07-22 18:53:25
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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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项目中会经常使用到Spark和Flink这些分布式框架，使用的时候老是担心如果出现异常了会怎样，今天就来了解下Spark以及Flink的容错机制。 容错是指一个系统部分出现错误的情况还能持续的提供服务，当集群达到较大的规模以后，很可以出机器故障以及网络延迟等情况，导致某个节点不能提供服务，所以分布式框架一般都会进行高容错设计。 Spa
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2023-11-01 18:24:16
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1、概述1.1、为什么学习 ScalaSpark—新一代内存级大数据计算框架，是大数据的重要内容。Spark就是使用Scala编写的。因此为了更好的学习Spark, 需要掌握Scala这门语言。Spark的兴起，带动Scala语言的发展！1.2、Scala 发展历史联邦理工学院的马丁·奥德斯基（Martin Odersky）于2001年开始设计Scala。马丁·奥德斯基是编译器及编程的狂热爱好者，
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2024-07-18 01:39:42
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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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引入 一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点和记录数据的更新。 面向大规模数据分析，数据检查点操作成本非常高，须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同一时候还须要消耗很多其它的存储资源。 因此，Spark选择记录更新的方式。可是，假设更新
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2017-07-13 21:10:00
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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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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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Spark操作算子本质-RDD的容错spark模式1.standalone master 资源调度 worker2.yarn resourcemanager 资源调度 nodemanager在一个集群中只能有一个资源调度，如果有两个资源调度的话，master和resourcemanager之间是不通信的，master分配某个资源，resourcemanager是不知道的一个application对
本系列内容是我学习分布式系统容错性的一些笔记，欢迎就相关内容进行讨论。 分布式系统设计中的一个重要目标，是以这样的方式构建系统：它可以从部分失效中自动恢复，而且不会严重的影响整体性能。特别是，当故障发生时，分布式系统应该在进行恢复的同时继续以可接受的方式进行操作，也就是说，它应该能容忍错误，在发生错误时某种程度上可以继续操作。
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2024-01-12 22:50:19
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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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Spark Streaming的容错包括了三个地方的容错：1、Executor失败容错：Executor的失败会重新启动一个新的Executor，这个是Spark自身的特性。如果Receiver所在的Executor失败了，那么Spark Streaming会在另外一个Executor上启动这个Receiver(这个Executor上可能存在已经接收到的数据的备份)2、Driver失败的容错：如果
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2024-06-14 08:14:37
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