首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何从所选源(不一定是最后一个检查点)重新启动后恢复状态

从所选源重新启动后恢复状态的过程可以通过以下步骤实现:

  1. 确定所选源:在云计算中,所选源通常是指虚拟机(VM)或容器的镜像。镜像是一个包含操作系统和应用程序的快照,可以用来创建新的虚拟机或容器实例。
  2. 创建快照:在重新启动之前,首先需要创建所选源的快照。快照是对所选源的完整备份,包括其状态和数据。创建快照的过程可以通过云服务提供商的管理控制台或命令行工具完成。
  3. 重新启动:在确认快照已创建后,可以重新启动所选源。重新启动的方式取决于具体的云服务提供商和所选源的类型。对于虚拟机,可以通过管理控制台或命令行工具执行重新启动操作。
  4. 恢复状态:一旦所选源重新启动,可以通过以下方式恢复其状态:
    • 对于虚拟机:可以使用之前创建的快照来还原虚拟机的状态。这可以通过云服务提供商的管理控制台或命令行工具完成。选择恢复快照的选项,并指定之前创建的快照作为恢复点。
    • 对于容器:可以使用之前创建的快照来还原容器的状态。这可以通过容器编排工具(如Kubernetes)或云服务提供商的容器服务完成。选择恢复快照的选项,并指定之前创建的快照作为恢复点。
  • 验证恢复:在恢复状态后,建议进行验证以确保所选源已成功恢复。可以通过访问应用程序、检查数据完整性或运行自动化测试来验证。

总结起来,从所选源重新启动后恢复状态的步骤包括创建快照、重新启动所选源、恢复状态并验证恢复。具体的操作方式和工具取决于云服务提供商和所选源的类型。在腾讯云中,可以使用腾讯云的云服务器(CVM)和容器服务(TKE)来实现这些步骤。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Flink核心概念之有状态的流式处理

检查点标记每个输入流中的特定点以及每个运算符的相应状态。 流式数据流可以检查点恢复,同时通过恢复操作符的状态并从检查点重放记录来保持一致性(恰好一次处理语义)。...存储状态,算子确认检查点,将快照屏障发送到输出流中,然后继续。...生成的快照现在包含: 对于每个并行流数据,启动快照时流中的偏移量/位置 对于每个运算符,指向作为快照的一部分存储的状态的指针 image.png 检查点恢复 这种机制下的恢复很简单:一旦发生故障,Flink...image.png 该图描述了算子如何处理未对齐的检查点障碍: 算子对存储在其输入缓冲区中的第一个屏障做出反应。 它通过将屏障添加到输出缓冲区的末尾,立即将屏障转发给下游算子。...状态后端 存储键/值索引的确切数据结构取决于所选状态后端。 一个状态后端将数据存储在内存中的哈希映射中,另一个状态后端使用 RocksDB 作为键/值存储。

1.1K20

聊聊Flink必知必会(七)

通过恢复算子的状态并从检查点(checkpoint) 重放(replay)记录,可以检查点(checkpoint)恢复数据流,同时保持一致性(仅一次处理语义)。...输入流重置为状态快照点,作为重新启动的并行数据流的一部分进行处理的任何记录都保证不会影响之前的检查点(checkpoint)状态。...当所有接收器都确认快照,该快照就被认为已完成。 一旦快照 n 完成,作业将不再向请求 Sn 之前的record,因为此时这些record(及其后的record)将已经穿过整个数据流拓扑。...它对状态进行快照并恢复处理来自所有输入流的records,在处理来自流的records之前处理来自输入缓冲区的记录。 最后,Operators(算子)将状态异步写入状态后端。...该图描述了算子如何处理未对齐的checkpoint barrier: 算子对存储在其输入缓冲区中的第一个barrier做出反应。

22510
  • Flink如何实现端到端的Exactly-Once处理语义

    检查点数据写入持久存储是异步发生的,这意味着 Flink 应用程序在写检查点过程中可以继续处理数据。 如果发生机器或软件故障重新启动,Flink 应用程序最近成功完成的检查点恢复。...在处理开始之前,Flink 检查点恢复应用程序状态并回滚到输入流中的正确位置。这意味着 Flink 的计算结果就好像从未发生过故障一样。...对于每个算子,它会触发算子状态后端生成状态的快照。 ? 数据存储 Kafka 的偏移量,完成此操作检查点 Barrier 传递给下一个算子。...在这种情况下,Flink 会将我们的算子恢复到已经预提交但尚未提交的状态。 我们必须在检查点状态下保存有关预提交事务的足够信息,以便能够在重新启动正确中止或提交事务。...TwoPhaseCommitSinkFunction 已经将这种情况考虑在内了,当检查点恢复状态时优先发出一个提交。我们需要以幂等方式实现提交。一般来说,这应该不难。

    3.2K10

    Flink 内部原理之数据流容错

    然后系统重新启动算子并将其重置为最新的成功检查点。输入流被重置为状态快照的时间点。作为重新启动的并行数据流处理的任何记录都保证不属于先前检查点状态的一部分。 注意:默认情况下,检查点被禁用。...有关如何启用和配置检查点的详细信息,请参阅检查点。 为了实现这个机制的保证,数据流(如消息队列或代理)需要能够将流重放到定义的最近时间点。...当跳过对齐步骤时,当检查点n的某些barriers到达时,算子就会处理输入数据(译者注:不需要缓存输入数据来等待最后一个 Barriers的到来)。...可以让算子在存储其状态快照的同时继续处理输入记录,有效地让状态快照在后台异步发生。要做到这一点,算子必须能够产生一个状态对象,以某种方式进行存储以便对算子状态进行修改不会影响该状态对象。...恢复 在这种机制下恢复很简单:一旦失败,Flink选择最近完成的检查点k。然后系统重新部署整个分布式数据流,并为每个算子提供作状态。数据被设置为位置Sk读取数据流。

    94420

    『数据库』你以为删库跑路就能让你老板内(lei)牛(liu)满面--数据库的恢复技术

    如果只做一个操作,用户逻辑上就会发生错误,总量上少了1千,数据库就处于不一致性状态。 只可能是少不可能是多,因为A操作不发生,B操作也不会发生。...2.故障的影响 运行事务非正常中断,影响数据库中数据的正确性 破坏数据库,全部或部分丢失数据 3.数据库的恢复 数据库管理系统必须具有把数据库错误状态恢复到某一已知的正确状态(亦称为一致状态或完整状态...: 海量转储: 每次转储全部数据库 增量转储: 只转储上次转储更新过的数据 海量转储与增量转储比较 恢复角度看,使用海量转储得到的后备副本进行恢复往往更方便 如果数据库很大,事务处理又十分频繁...2.4 建立检查点 恢复子系统可以定期或不定期地建立检查点,保存数据库状态 定期 按照预定的一个时间间隔,如每隔一小时建立一个检查点 不定期 按照某种规则,如日志文件已写满一半建立一个检查点 3.利用检查点恢复策略...,所以不必执行重做操作 3.2 利用检查点恢复步骤 从重新开始文件中找到最后一个检查点记录在日志文件中的地址,由该地址在日志文件中找到最后一个检查点记录 由该检查点记录得到检查点建立时刻所有正在执行的事务清单

    70220

    Spark Streaming 容错的改进与零数据丢失

    然而,有些数据导入数据时可能存在故障恢复以后丢失数据的情况。...这种结构允许把应用的状态(亦称checkpoint)周期性地保存到可靠的存储空间中,并在driver重新启动恢复状态。...这两个机制确保了零数据丢失,即所有的数据或者日志中恢复,或者由数据重发。 3....周期性地设置检查点(橙色箭头)——为了恢复的需要,流计算(换句话说,即 StreamingContext提供的DStreams )周期性地设置检查点,并保存到同一个容错文件系统中另外的一组文件中。...当一个失败的driver重启时,下列事情出现(参考下一个图示)。 恢复计算(橙色箭头)——使用检查点信息重启driver,重新构造上下文并重启接收器。

    1.2K20

    Spark Streaming容错的改进和零数据丢失

    然而,有些数据导入数据时可能存在故障恢复以后丢失数据的情况。...这种结构允许把应用的状态(亦称checkpoint)周期性地保存到可靠的存储空间中,并在driver重新启动恢复状态。...此外,如果希望可以恢复缓存的数据,就需要使用支持acking的数据(就像Kafka,Flume和Kinesis一样),并且实现了一个可靠的接收器,它在数据可靠地保存到日志以后,才向数据确认正确。...周期性地设置检查点(橙色箭头)——为了恢复的需要,流计算(换句话说,即StreamingContext提供的DStreams)周期性地设置检查点,并保存到同一个容错文件系统中另外的一组文件中。 ?...当一个失败的driver重启时,下列事情出现(参考下一个图示)。 恢复计算(橙色箭头)——使用检查点信息重启driver,重新构造上下文并重启接收器。

    77790

    数据库系统:第十章 数据库恢复技术

    于是就需要数据库的恢复功能。 数据库的恢复:数据库管理系统必须具有把数据库错误状态恢复到某一已知的正确状态(亦称为一致状态或完整状态)的功能,这就是数据库的恢复管理系统对故障的对策。...2.转储方法 静态转储:在系统中无运行事务时进行的转储操作,转储开始时数据库处于一致性状态,转储期间不允许对数据库的任何存取、修改活动,得到的一定是一个数据一致性的副本 。...如此处理下去,直至读到此事务的开始标记,事务故障恢复就完成了。 10.5.2 系统故障的恢复 系统故障造成数据库不一状态的原因: 未完成事务对数据库的更新可能已写入数据库。...恢复子系统可以定期或不定期地建立检查点,保存数据库状态 定期:按照预定的一个时间间隔,如每隔一小时建立一个检查点 不定期:按照某种规则,如日志文件已写满一半建立一个检查点 10.6.3 利用检查点恢复策略...步骤: 从重新开始文件中找到最后一个检查点记录在日志文件中的地址,由该地址在日志文件中找到最后一个检查点记录。 由该检查点记录得到检查点建立时刻所有正在执行的事务清单ACTIVE-LIST。

    89010

    flink分析之Task的生命周期

    注意,initializeState()既包含在Operator初始执行期间初始化状态的逻辑(例如注册任何keyed state),也包含在失败检查点检索其状态的逻辑。更多关于这一页的其余部分。...这是在setInitialState()中完成的,在两种情况下特别重要: 1.当任务正在从失败中恢复并从最后一个成功的检查点重新启动时;2.当保存点(savepoint[5])恢复时。...第一次执行时,任务初始状态为空。 恢复任何初始状态,任务进入它的invoke()方法。...在打开不同的Operator时,我们提到了顺序是最后一个到第一个。关闭的方式是相反的,一个最后。 注意: 任务中的连续Operator一个最后一个关闭。...检查点: 前面我们看到,在initializeState()期间,以及在从失败中恢复的情况下,任务及其所有Operator和函数检索在失败前的最后一个成功检查点期间持久化到稳定存储的状态

    1.6K40

    Flink大状态与Checkpint调优

    最后一部分解释了一些关于规划要使用多少资源的最佳实践。 监控检查点行为的最简单方法是通过 UI 的检查点部分。 检查点监控的文档显示了如何访问可用的检查点指标。...对齐持续时间,定义为接收第一个最后一个检查点屏障之间的时间。 在未对齐的仅一次检查点和至少一次检查点期间,子任务正在处理来自上游子任务的所有数据而没有任何中断。...Jobmanager反过来收集所有任务的句柄并将它们捆绑到一个检查点对象中。 在恢复的情况下,Jobmanager打开最新的检查点对象并将句柄发送回相应的任务,然后可以分布式存储中恢复它们的状态。...这就是使本地恢复有效地减少恢复时间的原因。 请注意,根据所选状态后端和检查点策略,创建和存储辅助本地状态副本的每个检查点可能会产生一些额外费用。...每个任务都会记住其先前的分配并请求完全相同的插槽以重新启动恢复。 如果此槽不可用,任务将向资源管理器请求一个新的新槽。

    1.3K32

    Flink1.4 保存点之回溯时间

    所以当我们用到 重新处理 这个词时,我们的意思就是回到一个系统以前的、一致的状态(按开发者的定义,不一定非要是流的最早状态),然后从那个状态开始再处理一遍,可能也要在更改了你的 Flink 程序之后。...我们说”免费”,意思是只要你的程序是容错的,并且可以错误中恢复,那你就可以在 Flink 中创建一个保存点并重新处理数据,花费的额外准备工作量几乎为零。 2....新的程序将使用那个保存点位置保存下来的算子的状态进行初始化,并且会记录的保存点里各个数据的相应位置开始,重新处理全部数据。...如果你已经在运行一个容错的程序了,那就创建一个保存点,然后保存点的位置开始重新启动程序,这只需要在 Flink 命令行里敲几个命令就可以了。咱们接下来挨个看看。...不过,如果你用一个修改了的架构保存点开始启动程序,那么为了能够恢复算子的状态,Flink 必须能够将保存点程序的算子与使用了新架构的新程序的算子对应起来。

    99110

    Flink Savepoints和Checkpoints的3个不同点

    快照包含有关您输入的位置信息,以及数据读取到的偏移量信息以及整个应用程序状态信息。我们可以使用 Chandy-Lamport 算法的变体在不停止应用程序的情况下获得全部状态的一致性快照。...Checkpoint 是 Apache Flink 用于故障恢复的内部机制,包括应用程序状态快照以及输入读取到的偏移量。...它们可能(但不一定必须)充分利用底层状态后端的不同功能尽可能快速地恢复数据。...加速了 RocksDB 的 Checkpoint 过程,从而使它们成为更轻量级的检查点机制的一个实例。...为应用程序引入 A/B 测试,使用相同的数据流测试程序的不同版本,相同的时间点开始测试而不用牺牲先前的状态。 在需要更多资源的情况下重新对应用程序扩容。

    3.9K20

    Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程

    请注意,当作业故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时,这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时,每个Kafka分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。...但是,如果Flink应用程序在第一个检查点之前失败,则在重新启动此类应用程序,系统中没有关于先前池大小的信息。...3.10 Kafka消费者及其容错 启用Flink的检查点,Flink Kafka Consumer将使用主题中的记录,并以一致的方式定期检查其所有Kafka偏移以及其他 算子操作的状态。...如果作业失败,Flink会将流式程序恢复到最新检查点状态,并从存储在检查点中的偏移量开始重新使用来自Kafka的记录。 因此,绘制检查点的间隔定义了程序在发生故障时最多可以返回多少。...检查点常用参数 enableCheckpointing 启用流式传输作业的检查点。 将定期快照流式数据流的分布式状态。 如果发生故障,流数据流将从最新完成的检查点重新启动

    2K20

    Apache Flink:数据流编程模型

    概念上讲,流是(可能永无止境的)数据记录流,而转换的操作是将一个或多个流作为输入,并产生一个或多个输出流作为结果。 执行时,Flink程序映射到流式数据流,由流和转换算子组成。...每个数据流都以一个或多个开始,并以一个或多个接收器结束。数据流类似于任意有向无环图(DAG) 。尽管通过迭代结构允许特殊形式的循环,但为了简单起见,我们将在大多数情况下对其进行掩盖。 ?...检查点与每个输入流中的特定点以及每个操作符的对应状态相关。通过恢复算子的状态并从检查点重放事件,可以检查点恢复流数据流,同时保持一致性(恰好一次处理语义) 。...检查点间隔是在执行期间用恢复时间(需要重放的事件的数量)来折中容错开销的手段。 容错内部的描述提供了有关Flink如何管理检查点和相关主题的更多信息。...这会使成本更多地用于恢复,但使常规处理更代价更低,因为它避免了检查点。 DataSet API中的有状态操作使用简化的内存/核外数据结构,而不是键/值索引。

    1.3K30

    Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程

    请注意,当作业故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时,这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时,每个Kafka分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。...但是,如果Flink应用程序在第一个检查点之前失败,则在重新启动此类应用程序,系统中没有关于先前池大小的信息。...3.10 Kafka消费者及其容错 启用Flink的检查点,Flink Kafka Consumer将使用主题中的记录,并以一致的方式定期检查其所有Kafka偏移以及其他 算子操作的状态。...如果作业失败,Flink会将流式程序恢复到最新检查点状态,并从存储在检查点中的偏移量开始重新使用来自Kafka的记录。 因此,绘制检查点的间隔定义了程序在发生故障时最多可以返回多少。...检查点常用参数 enableCheckpointing 启用流式传输作业的检查点。 将定期快照流式数据流的分布式状态。 如果发生故障,流数据流将从最新完成的检查点重新启动

    2.9K40

    Flink实战(八) - Streaming Connectors 编程

    请注意,当作业故障中自动恢复或使用保存点手动恢复时,这些起始位置配置方法不会影响起始位置。在恢复时,每个Kafka分区的起始位置由存储在保存点或检查点中的偏移量确定。...但是,如果Flink应用程序在第一个检查点之前失败,则在重新启动此类应用程序,系统中没有关于先前池大小的信息。...3.10 Kafka消费者及其容错 启用Flink的检查点,Flink Kafka Consumer将使用主题中的记录,并以一致的方式定期检查其所有Kafka偏移以及其他 算子操作的状态。...如果作业失败,Flink会将流式程序恢复到最新检查点状态,并从存储在检查点中的偏移量开始重新使用来自Kafka的记录。 因此,绘制检查点的间隔定义了程序在发生故障时最多可以返回多少。...检查点常用参数 enableCheckpointing 启用流式传输作业的检查点。 将定期快照流式数据流的分布式状态。 如果发生故障,流数据流将从最新完成的检查点重新启动

    2K20

    Uber 基于Kafka的多区域灾备实践

    在这篇文章中,我们将着重介绍在进行灾难恢复(因集群宕机导致)时所面临的一个挑战,并分享我们如何构建一个多区域的 Kafka 基础设施。...由于跨区域复制延迟,消息区域集群复制到本地聚合集群的速度比远程聚合集群要快。因此,聚合集群中的消息顺序可能会不一样。...例如,在图 4a 中,消息 A1、A2、B1、B2 几乎是同时发布到区域 A 和区域 B 的区域集群中,但经过聚合,它们在两个聚合集群中的顺序是不一样的。...当 uReplicator 将消息集群复制到目标集群时,它会定期检查到目标的偏移量映射。例如,图 4b 显示了图 4a 消息复制的偏移量映射。...图 5:偏移量管理服务架构 偏移量映射算法的工作原理如下:在活跃的消费者正在消费的聚合集群中找到每个区域集群的最近检查点。然后,对于每个区域检查点偏移量,找到它们在另一个区域聚合集群对应的检查点

    1.8K20

    谈谈对Flink框架中容错机制及状态的一致性的理解

    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刻...在执行流应用程序期间,Flink 会定期保存状态的一致检查点,如果发生故障, Flink 将会使用最近的检查点来一致恢复应用程序的状态,并。重新启动处理流程。...恢复数据步骤: 重启应用 checkpoint 中读取状态,将状态重置 开始消费并处理检查点到发生故障之间的所有数据 Flink 还提供了可以自定义的镜像保存功能,就是保存点,Flink不会自动创建保存点...恰好处理一次语义不仅仅意味着没有事件丢失,还意味着针对每一个数据,内部状态仅仅更新一次。...flink内部保证:依赖 checkpoint source 端:需要外部可重设数据的读取位置 sink 端:需要保证故障恢复时,数据不会重复写入外部系统。两种方式:幂等写入、事务写入。

    45610

    使用 Apache Flink 开发实时ETL

    本文将介绍如何使用 Flink 开发实时 ETL 程序,并介绍 Flink 是如何保证其 Exactly-once 语义的。 案例 ? 让我们来编写一个 Kafka 抽取数据到 HDFS 的程序。...,就将当前状态保存为一个检查点,提交给 JobManager,该组的标记信息也会传递给下游;当末端的算子(通常是 Sink)处理完这组记录并提交检查点,这个检查点将被标记为“已完成”;当脚本出现问题时...,就会最后一个“已完成”的检查点开始重放记录。...可重放的数据 当出错的脚本需要从上一个检查点恢复时,Flink 必须对数据进行重放,这就要求数据支持这一功能。Kafka 是目前使用得较多的消息队列,且支持特定位点进行消费。...kafkaTopicPartitionLongEntry.getKey(), kafkaTopicPartitionLongEntry.getValue())); } } } 当数据算子检查点或暂存点恢复

    2.4K31

    Flink数据流编程模型

    一个数据流有一个和多个作为起点,终止于一个或多个接收器。...Checkpoints for Fault Tolerance 容错的检查点 Flink用数据流回放和检查点的组合来实现容错。一个检查点和每一个输入数据流的特定点相关,以及和每个操作的对应状态。...一个数据流处理可以从一个检查点恢复,同时通过从检查点的位置开始恢复操作状态和重播时间来保持一致性(精确一次的处理语义)。 检查点的间隔是一种方法,可以衡量在执行过程中容错的开销。...一个DataSet被看作是一个有限的流数据集。上面的思路就是像流处理程序一样的处理批处理程序,只有少许例外。 对批处理程序的容错是不用检查点的,通过全部回放数据流的方式来恢复。...这样增大了恢复的成本,但是对常规处理跟方便,因为没有了检查点。 DataSet API中带状态的操作使用简化的的内存/核心数据结构,而不是kv索引。

    1.7K30
    领券