Flink中的每个函数和操作符都可以是有状态的(有关详细信息，请参见使用状态)。有状态函数在单个元素/事件的处理过程中存储数据，使状态成为任何类型的更精细操作的关键构建块。为了使状态容错，Flink需要对状态进行checkpoint（检查点）。检查点允许Flink恢复流中的状态和位置，从而为应用程序提供与无故障执行相同的语义。documentation on streaming fault tol
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2023-11-11 20:41:18
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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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目录前言Statekeyed State1.ValueState 2.ListState 3.MapState4.ReducingState5.AggregatingState6.FoldingStateOperator State 存储状态MemoryStateBackend FsStateBackend
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2024-02-01 15:44:47
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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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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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Flink分布式快照流程首先我们来看一下一个简单的Checkpoint的大致流程：暂停处理新流入数据，将新数据缓存起来。将算子子任务的本地状态数据拷贝到一个远程的持久化存储上。继续处理新流入的数据，包括刚才缓存起来的数据。Flink是在Chandy–Lamport算法[1]的基础上实现的一种分布式快照算法。在介绍Flink的快照详细流程前，我们先要了解一下检查点分界线（Checkpoint Bar
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2023-07-19 16:10:21
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MongoDB存储引擎 一. WiredTiger引擎 1. MongoDB3.2版本以上，设置为存储引擎。 2. 基于文档级别的并发控制功能（锁机制） (1). 锁级别：文档级别 (2). 如何监控锁的信息 db.serverStatus().lock db.curr
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2023-08-02 00:39:11
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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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Checkpoints概述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原理演示图Checkpoints当前数据接收到5，Checkpoints会保存5处理完以后的快照出现故障开始恢复遇到故障之后，第一步就是重启应用第二步是从chec
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2023-10-11 23:19:49
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依赖在我上几篇文章有// 每 1000ms 开始一次 checkpoint
env.enableCheckpointing(1000);
// 高级选项：
// 设置模式为精确一次 (这是默认值)
env.getCheckpointConfig().setCheckpointingMode(CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
// 确认 checkpoints
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2023-12-09 22:11:00
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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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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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Flink Checkpoint 机制详解Apache Flink 的 Checkpoint 机制是一种强大的容错机制，其设计目标是在分布式流处理环境中保证数据处理的一致性和可靠性。Checkpoint 主要通过周期性地创建应用流图状态的全局快照来实现，当系统发生故障时，可以从最近成功的 Checkpoint 快照恢复，从而实现 Exactly-Once 处理语义。Checkpoint 机制原理C
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2024-06-06 19:19:01
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目录Checkpoint与反压的耦合Aligned Checkpoint和Chandy-Lamport差异：Aligned CheckpointChandy-LamportUnaligned CheckpointAligned Checkpoint和Unaligned Checkpoint 适用场景Chandy-Lamport 算法将分布式系统抽象成 DAG（暂时不考虑有闭环的图），节点表示进程，
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2024-04-30 16:51:05
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文章目录知识点反压CheckpointBarrierAligned CheckpointUnaligned Checkpoint核心思想实现原理UC同步阶段UC异步阶段 知识点反压反压是流式系统中关于处理能力的动态反馈机制，并且是从下游到上游的反馈，一般是在实时数据处理的过程中，上游节点的生产速度大于下游节点的消费速度。在Flink中，反压主要有两个部分：跨TaskManager的反压过程和Ta
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2024-03-13 13:42:24
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转自：http://space.51CTO提醒您，请勿滥发广告!/9765498/viewspace-237809
[说明]模仿eygle大师的一篇文章，自己动手做了一下，感觉只有这样才能印象深刻。原文参考：http://www.eygle.com/archives/2004/06/checkpoint_scn_ckpcnt.html
1. 在不同情况下dump控制文件
SQL> al
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2009-11-10 14:47:47
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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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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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1.功能实现提供了一种sparkstreaming接收kafka消息的元数据恢复的功能，方便解决一些应用宕机后的重复消费问题，即宕机后重启，sparkstreaming可以从之前消费位置开始消费，而不是从头开始消费。2.代码package _0809kafka
import kafka.common.TopicAndPartition
import kafka.message.MessageAn
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2024-06-05 01:00:40
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