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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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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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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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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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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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
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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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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一.SparkSQL相关1.在执行insert 语句时报错，堆栈信息为：FileSystem closed。常常出现在ThriftServer里面。原因：由于hadoop FileSystem.get 获得的FileSystem会从缓存加载，如果多线程一个线程closedFileSystem会导致该BUG 解决：hdfs存在不从缓存加载的解决方式，在hdfs-site.xml 配置 fs.hdfs
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2023-08-11 15:27:57
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一、 容错机制1、背景 要理解Spark Streaming提供的容错机制，先回忆一下Spark RDD的基础容错语义：
1、RDD，Ressilient Distributed Dataset，是不可变的、确定的、可重新计算的、分布式的数据集。每个RDD都会记住确定好的计算操作的血缘关系，
(val lines = sc.textFile(hdfs file);
val words = l
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2023-12-10 11:56:15
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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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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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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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1.spark容错主要分为两个方面 其一是集群 再者为spark的应用程序。 2.Driver 重要补充： driver宕机： Spark On Yarn:总之，要重启 client：只能重启job cluster：类似于MR的ApplicationMaster Spark On Standalon
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2017-03-13 15:03:00
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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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我们知道RDD本身是一个不可变的，可重新计算的、分布式的数据集。每一个RDD都会记住确定好的操作血缘关系。如果因为某些原因，导致某个worker节点失败，则导致RDD的某个partition数据丢失了，那么那个partition可以通过对原始的容错数据集应用操作血缘，来重新计算。因为HDFS本身是容错文件系统的，所以在HDFS的数据不会丢失，最坏情况无非重新计算而已。 但是对于Spark
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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问过的一些公司：头条， 字节，阿里 x 3，腾讯，竞技世界参考答案：1、容错方式容错指的是一个系统在部分模块出现故障时还能否持续的对外提供服务，一个高可用的系统应该具有很高的容错性；对于一个大的集群系统来说，机器故障、网络异常等都是很常见的，Spark这样的大型分布式计算集群提供了很多的容错机制来提高整个系统的可用性。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
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原创
2022-09-04 09:33:19
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