（1）9 shard，3 node（2）master node宕机，自动master选举，red（3）replica容错：新master将replica提升为primary shard，yellow（4）重启宕机node，master copy replica到该node，使用原有的shard并同步宕机后的修改，green...
原创
2022-10-25 00:35:47
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简介Apache Flink 提供了容错机制来恢复数据流应用的状态。这种机制保证即使在错误出现时，应用的状态会最终反应数据流中的每条记录恰好一次(exactly once)。注意，可以选择降级到至少一次的保证（at least once）这种容错机制不断的为分布式数据流建立快照。对于拥有小状态（数据量较小）的流应用，这种快照特别的轻量，在不影响太多性能的情况下不断地建立快照。这个状态存放在配置好的
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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Java 应用的弹性设计：容错与自动恢复
大家好，我是微赚淘客返利系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！
在分布式系统和微服务架构中，应用的弹性设计至关重要。弹性设计包括容错机制和自动恢复能力，确保应用在面对错误和故障时能够持续运行。本文将探讨Java应用如何实现弹性设计。
弹性设计的重要性
弹性设计可以：
提高系统的可用性：即使部分组件失败，系统仍可继续提供服务。
减少系统
在微服务架构中，故障是不可避免的。然而，通过采用适当的故障恢复和容错策略，您可以最大程度地减小故障对系统的影响。本文介绍
阿里云 Flink 存储引擎团队负责人，Apache Flink 引擎架构师 & PMC 梅源在 FFA 核心技术专场的分享。
原创
2023-01-08 01:12:01
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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，
容错在计算bai机中指系统回复文件du的错误，存zhi储在计算机中的文件dao或者在网络中传输的文件zhuan有可能因为故障
原创
2023-03-09 09:50:28
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容错的概念： 发生故障后能正确运行。 容错技术的概念： 容忍故障，即故障一旦发生时能够自动检测自动检测出来并使系统能够自动恢复正常运行。 （1） 当出现某些指定的硬件故障或软件错误时，系统仍能执行规定的一组程序，或者说程序不会因系统中的故障而中止或被修改 （2）并且执行结果也不包含系统中故障所引起的 差错。 故障检测（Fault Detection）：判断系统是否存在故
原创
2023-01-31 15:26:30
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In this series we explore how Nomad handles unexpected failures, outages, and routine maintenance of cluster infrastructure, often without operator intervention.
原创
2018-09-21 21:16:03
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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
在程序运行过程中难免会遇到各种意想不到的状况出现，我们需要不断完善代码，对可能出现的程序错误要有准备。程序错误一般分为以下几种可能：本来程序就有错误，如：函数功能不完善，数值计算错误，符号错误，等等。这些bug都是需要我们在编写代码之初，就要解决消除的。另外就是用户输入错误还有就是意想不到的错误，比如说：程序运行过程中，内存读取错误等等我们常见判断错误的方式返回一个错误码，但是python和其他高
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2023-09-06 10:58:57
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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
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
摘要：随着信息技术的发展，人类进入大数据时代，数据量呈现爆炸式的增长，金融领域数据承载核心业务，即便遭遇各种软硬件错误或灾难，也需要具备找回和快速恢复业务能力，因此备份恢复能力成...
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2021-08-12 10:39:51
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随着信息技术的发展，人类进入大数据时代，数据量呈现爆炸式的增长，金融领域数据承载核心业务，即便遭遇各种软硬件错误或灾难，也需要具备找回和快速恢复业务能力，因此备份恢复能力成为数仓的最关键能力之一。 本文分享自华为云社区《不动如山，GaussDB(DWS)业务容错利器——物理细粒度备份恢复技术》
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2021-06-21 10:36:00
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随着信息技术的发展，人类进入大数据时代，数据量呈现爆炸式的增长，金融领域数据承载核心业务，即便遭遇各种软硬件错误或灾难，也需要具备找回和快速恢复业务能力，因此备份恢复能力成为数仓的最关键能力之一。
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2021-06-21 10:01:35
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随着信息技术的发展，人类进入大数据时代，数据量呈现爆炸式的增长，金融领域数据承载核心业务，即便遭遇各种软硬件错误或灾难，也需要具备找回和快速恢复业务能力，因此备份恢复能力成为数仓的最关键能力之一。
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2021-06-21 10:37:00
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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，
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
