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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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
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精选
2015-01-07 12:57:02
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一、参与检查点的进程主要包括lgwr、dbwn和ckpt，分为两大类：完全检查点和增量检查点 (1)完全检查点主要包括以下步骤： ①首先，在日志缓冲中确定当前的(也就是最新的)重做记录，提取其RBA与SCN作为检查点目标 ②LGWR清空日志缓存，将重作记录写入在线日志 ③DBWn进程将检查点目标(RBA与SCN
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2017-04-16 14:24:11
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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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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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都是个人笔记，供大家参考，有错误请直接留言，谢谢合作。
原创
2013-07-02 23:21:05
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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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一、什么是检查点检查点的功能主要验证某个界面...
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2018-07-10 11:24:00
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2015-10-23 09:25:00
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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
oracle检查点队列与增量检查点 今天是2013-09-04，这几天一直心里安顿不下来，今天还好了，可以自己安静的学习一下oracle，在此记录一下学习笔记。这篇文章我不知道在那转载的，一直都留在我的qq空间，我觉得还是非常棒的，另外我查看分析了一下相关内容，并做 了部分实验。这块内容我想应该是ocp考试知识点之一吧。 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
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2013-09-05 19:37:00
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译自：How Can The Checkpoints In The Extract Checkpoint File Be Changed? (文档 ID 964684.1)
问题：
如何改变抽取进程检查点文件中的检查点？
解决概览：
抽取进程的检查点可以通过拷贝然后在新的检查点文件中改变检查点值来改变。
解决：
抽取进程维护三个主要的检查点信息：
1. recovery checkpoint
强制oracle检查点
强制oracle---checkpoint
1、 show parameter fast_start
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原创
2012-04-28 18:14:49
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一、什么是检查点检查点的功能主要验证某个界面...
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2018-07-10 11:24:00
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# Hadoop检查点
## 简介
在大数据处理中，Hadoop是一个广泛使用的分布式计算框架。它能够高效地处理大规模数据集，并提供数据存储和处理的能力。Hadoop的设计目标之一是容错性，即能够在节点故障的情况下继续运行。为了实现这一目标，Hadoop引入了检查点机制，以保护数据的一致性和可靠性。
## 检查点是什么？
在Hadoop中，检查点是指将内存中的数据写入持久化存储介质中，以便
原创
2023-09-04 05:13:31
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Flink的容错机制和一致性详解一. 容错机制Flink 实现容错主要靠强大的CheckPoint机制和State机制。Checkpoint 负责定时制作分布式快照、对程序中的状态进行备份；State 用来存储计算过程中的中间状态。1 检查点1.1 一致性检查点其实就是所有任务的状态,在某个时间点进行的一份快照 比如在所有任务都敲好处理完一个相同的输入数据的时候.flink会定期的保存状态的一致检
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
Flink检查点的核心作用是确保状态正确，即使遇到程序中断，也要正确。flink的检查点算法用到了一种特殊的数据类型 checkpoint barrier （检查点分割线），在checkpoint barrier到来之前的所有状态更改都会存到该分割线所属检查点中，而在checkpoint barrier到来后的数据会存到下一个检查点中以下举例解析val stream: Dat
#Flink中保存点(Savepoint)和检查点(Checkpoint)的区别从保存的内容上看，保存点和检查点都持久化某一时刻系统的状态，但是保存点会额外保存元数据。从触发时机上看，检查点是由Flink自动管理的，定期创建的，故障发生后自动读取，进行恢复；而保存点不会自动创建，必须由用户明确地手动触发保存操作。//检查点一般配置项
StreamExecutionEnvironment env =
