目录一、Flink 容错机制概述1.1 先决条件二、Flink CheckPoint 核心组成2.1 State 状态2.2 StateBackEnd2.3 CheckPointing三、如何启用和配置检查点3.1 重启策略3.2 选择适合的状态后端3.3 在迭代作业中的状态检查点一、Flink 容错机制概述Flink 中的每个函数和运算符都可以是有状态的。有状态
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2023-07-26 11:17:27
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摘要：Spark作为新一代大数据计算引擎，因为内存计算的特性，具有比hadoop更快的计算速度。这里总结下对Spark的认识、虚拟机Spark安装、Spark开发环境搭建及编写第一个scala程序、运行第一个Spark程序。
1.Spark是什么Spark是一个快速且通用的集群计算平台2.Spark的特点1）Spark是快速的 Spark扩充了流行的Mapred
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2024-09-27 12:42:22
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Spark异常点检测算法——孤立森林模型异常检测的特性在生产中通常要进行异常数据检测，异常检测又被称为“离群点检测” (outlier detection),一般具有两个特性异常数据跟大部分样本数据不太一样异常数据在整体数据中的占比比重较小以用户行为的埋点为例，这类数据通常对于异常数据的界限没有一个明确的划分。因此SVM、逻辑回归等这类需要大量正向、负向样本的算法并不适用于上述情况。对于这类没有确
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2024-04-10 06:36:16
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Checkpointing可以将RDD从其依赖关系中抽出来，保存到可靠的存储系统（例如HDFS，S3等)， 即它可以将数据和元数据保存到检查指向目录中。因
原创
2024-04-27 19:06:51
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# 检查点在 Java Spark 中的应用
## 引言
在数据处理和大规模数据分析的世界中，Apache Spark 是一个极其重要的工具。数据流的处理和计算可能会因为各种原因而中断，例如系统失败或者网络问题。为了解决这个问题，Spark 提供了“检查点”这一机制，允许我们保存中间计算结果，在发生故障时可以从最近的检查点恢复。本文将介绍 Spark 检查点的原理及其在 Java 中的应用，并
原创
2024-10-05 06:47:34
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Spark RDD 检查点机制 Spark 中对于数据的保存除了持久化操作之外，还提供了一种检查点的机制，类似于快照，就是将 DAG 中比较重要的中间数据做一个检查点将结果存储到一个高可用的地方(通常这个地方就是HDFS 里面。为什么要使用 checkpoint？ 例如在 Spark 计算里面计算流程 DAG 特别长,服务器需要将整个 DAG 计算完成得出结果。但是如果在这很长的计算流程中突然中间
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2024-08-06 11:19:01
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lineage（血统）做容错的辅助，lineage过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果之后有节点出现问题而丢失分区，从做检查点的RDD开始重做Lineage，就会减少开销。检查点通过将数据写入到HDFS文件系统实现了RDD的检查点功能。cache和checkpoint的区别：cache）把 RDD 计算出来然后放在内存中，但是RDD 的依赖链（相当于数据库中的redo
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2023-12-29 14:47:37
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一 简介:今天咱们来聊聊checkpoint二 定义: checkpoin是重做日志对数据页刷新到磁盘的操作做的检查点，通过LSN号保存记录，作用是当发生宕机等crash情况时，再次启动时会查询checkpoint点，在该检查点之后发生的事物修改恢复到磁盘。三 InnoDB存储引擎内部，两种checkpoint，分别为:Sharp C
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2023-12-16 16:37:49
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检查点的主要目的是以对数据库的日常操作影响最小的方式刷新脏块。脏块不断的产生，如何将脏块刷新到磁盘中去呢？在8i之前，Oracle定期的锁住所有的修改操作，刷新Buffer cache中的所有脏块，这种刷新脏块的方式被称为完全检查点，这极大的影响了效率，从9i之后只有当关闭数据库时才会发生完全检查点。
从8i开始，Oracle增
原创
2012-12-18 17:50:59
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流数据处理程序通常都是全天候运行，因此必须对应用中逻辑无关的故障（例如，系统故障，JVM崩溃等）具有弹性。为了实现这一特性，Spark Streaming需要checkpoint足够的信息到容错存储系统，以便可以从故障中恢复。
原创
2024-04-22 10:55:42
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Oracle包含常规检查点及增量检查点常规检查点（Conventional Checkpoint）的触发条件与以下几个参数有关：SQL> show parameters checkpoint
NAME &nbs
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精选
2015-01-07 12:57:02
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一致性检查点（checkpoint）从检查点恢复状态Flink检查点算法保存点（save point）1. 一致性检查点（checkpoint）Flink--有状态的流式处理 如上图sum_even （2+4），sum_odd（1 + 3 + 5），5这个数据之前的都处理完了，就出保存一个checkpoint；Source任务保存状态5，sum_event任务
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2023-11-13 09:32:58
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什么是保存点?保存点和检查点的区别在哪 保存点是数据流的执行状态（一致的？）,是通过检查点机制创建的。利用保存点可以停止和恢复，fork，或者更新任务。保存点由两部分组成:一个可靠存储上的文件路径（例如 hdfs，s3.。。），里面保存了二进制文件（通常比较大），还有一个元数据文件（相对小一些）。 可靠存储中的文件保存了job运行状态镜像的网络数据。保存点的元数据文件包括了（主要）可靠存储中全部文
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2024-03-15 07:58:06
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随时存档”确实恢复起来方便，可是需要我们不停地做存档操作。如果每处理一条数据就进行检查点的保存，当大量数据同时到来
检查点（checkpoint）的工作机制
检查点是一个数据库事件，它把修改数据从高速缓存写入磁盘，并更新控制文件和数据文件，总结起来如下：
检查点分为三类：
1）局部检查点：单个实例执行数据库所有数据文件的一个检查点操作，属于此实例的全部脏缓存区写入数据文件。
触发命令：
svmrgrl>alter system checkpoi
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2013-04-07 13:35:00
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NameNode使用两个文件来保留其命名空间：fsimage，它是命名空间和编辑的最新检查点，是自检查点以来命名空间更改的日志（日志）。当NameNode启动时，它会合并fsimage和edits journal以提供文件系统元数据的最新视图。NameNode然后用新的HDFS状态覆盖fsimage并开始一个新的编辑日志。Checkpoint节点定期创建命名空间的检查点。它从活动的NameNode下载fsimage和editlog，在本地合并它们，并将新映像上传回活动的NameNode。Checkpoi
原创
2021-08-05 13:55:05
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LR检查点之前使用LoadRunner工具，一直认为，在开发脚本中检查点的设置是最容易的，直到现在，有一段时间没碰LR，今天录制了一段脚本，设置了文本检查点，回放脚本后，总是报错，描述一下我设置检查点的步骤：1、在需要添加检查点的脚本处，从Scrtpt视图切换到Tree视图；2、在Tree视图的快照...
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2015-01-30 11:50:00
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一、为什么要插入检查点/检查点的作用 检查点...
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2018-06-05 21:28:00
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spark的checkpoint机制在spark code开发时，有时会用到sparkContext().setCheckpointDir(/hdfspath)来做一个检查点，本文就来聊下为什么要创建这样一个检查点。为什么要做checkpoint？在spark计算里面，如果计算流程DAG特别长，服务器需要将整个DAG计算完成得出结果，但是如果在这很长的计算流程中突然中间算出的数据丢失了，spark
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2024-02-02 09:43:13
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检查点是flink处理分布式任务中故障的重要机制，通过周期性保存任务状态，可以实现在个别任务发生故障时恢复程序的功能。flink检查点算法中用到了一种名为检查点分隔符的特殊标记，和水位线相似，这些检查点分隔符会通过数据源算子注入到数据流中，每个检查点分隔符都会带有一个编号，这样就把一个数据流从逻辑上分为两个部分，所有先于检查点分隔符的记录引起的状态都会包含在分隔符所对应的检查点之中，之后的数据引起
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2023-07-11 17:18:42
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