使用 TestDisk 恢复文件TestDisk 是一个强大的数据恢复工具，可以恢复误删除的文件。...选择要恢复文件的分区（例如 /dev/sda1）。选择恢复模式：选择 Advanced。选择 List 查看文件列表。浏览文件列表，找到误删除的文件。选择要恢复的文件，按 C 键复制到指定目录。3....选择要恢复文件的分区（例如 /dev/sda1）。选择文件类型：选择要恢复的文件类型（例如 All）。选择保存恢复文件的目录。开始恢复：按 C 键开始恢复过程。恢复完成后，检查保存目录中的文件。4..../path/to/deleted/directory 恢复所有可恢复的文件：sudo extundelete /dev/sda1 --restore-all检查恢复的文件：恢复的文件将被保存在当前目录的...使用 rsync 恢复文件如果你有定期备份，可以使用 rsync 恢复文件。恢复文件：rsync -avz /path/to/backup /path/to/restore6.
由于从新安装系统后，本人系统版本10.10.5，在App Store检测更新一直无法检测到最新版本。 原来，Mac 随附的 macOS 版本是与该 Mac 兼容的最低版本。
描述：将自定义图片设置成壁纸后，横屏显示时，旋转为竖屏，图片由于分辨率过小，会拉伸；再旋转为横屏，拉伸不恢复。...问题在这里：setWallpaperDimension()无法获取之前updateWallpaperDimensions()修改的SharedPreferences，导致它提交的是默认的壁纸分辨率1920...修改后成功访问。
在今天的文章中，我们将深入探讨Redis故障转移后，新的主节点如何恢复最新的数据。这是一个关键的话题，特别是在构建高可用性的Redis环境中，以确保数据的不丢失和持久性。...当主节点出现故障时，哨兵会自动执行故障转移操作，选择一个从节点升级为新的主节点，以继续提供服务。 数据恢复的挑战 在Redis故障转移后，新的主节点会被提升为主节点，但它的数据可能不是最新的。...等待同步：在加载持久性文件后，新的主节点可能需要一些时间来从从节点同步丢失的数据。这个过程可以通过Redis内置的同步机制来处理。 验证数据完整性：一旦同步完成，新的主节点将验证数据的完整性。...数据完全同步并通过校验后，新的主节点继续提供服务，确保数据的一致性。 通过这个示例，我们可以看到即使主节点发生故障，Redis能够在新的主节点上恢复最新的数据，并确保数据的完整性。...总结 Redis故障转移后，新的主节点如何恢复最新的数据是一个关键问题。通过选择适当的持久性选项，加载持久性文件，同步数据，验证数据完整性和继续提供服务，Redis可以应对这一挑战，确保数据不丢失。
解决方法 方法一：git reset 原理： git reset的作用是修改HEAD的位置，即将HEAD指向的位置改变为之前存在的某个版本，如下图所示，假设我们要回退到版本一： 适用场景： 如果想恢复到之前某个提交的版本
EasyCVR的集群功能自发布后，越来越多的用户也开始逐渐部署集群服务，并应用在各种实际场景中。...有用户在使用集群服务后反馈，在EasyCVR开启集群后，添加、删除不了离线节点的设备，请求我们协助排查。
下载的tgz包解压缩后，在bin目录下有一些Flink提供的基础工具。...bin/start-scala-shell.sh local 启动后，命令行中会反馈一些注意信息： ?...使用Flink Flink Scala Shell也支持扩展模式，包括独立的Flink集成和与其他应用程序共享的纱线实现。...bin / start-scala-shell.sh yarn -n 2 完整使用方法 Flink Scala壳 用法：start-scala-shell.sh [本地|远程|纱线] [选项] | --addclasspath 指定在 Flink中使用的其他jar 命令：yarn [options] 启动Flink Scala外壳连接到纱线簇
但是由于redis集群在创建时配置文件中是指定了每个节点的IP地址及端口的，因此在redis节点IP更换后，原有的集群也就失效了。如果要恢复原有的集群应该怎么办？...下面演示下 修改node-1的redis节点配置文件redis.conf中的节点IP（或者修改整个redis集群IP网段） [root@es-node22 ~]# cat /root/redis/node...nodes.conf中还是192.168.3.1:6379，需要修改成我们更换后的IP地址。...（如果只是单个redis更换IP，就只需要修改那一个redis的IP跟端口即可；如果是所有redis节点，就修改所有redis节点IP跟端口配置） 批量修改所有redis节点nodes.conf文件中该配置...IP地址后，只需要修改所有redis节点集群配置cluster-config-file指定的配置文件中的IP地址为新更换的IP地址（网段），修改完成后批量重启所有redis节点后，redis集群即可自动恢复为
不建议集群节点经常更换 IP，原因如下： 频繁更换 Elasticsearch 集群节点的 IP 地址可能会导致集群稳定性降低，节点发现困难，配置管理复杂化，数据复制和恢复问题，负载均衡配置困扰以及潜在的安全风险...所以，节点越多，重启后分配恢复时间越长，服务不可用时间越长。尤其线上密集访问性业务要非常慎重。 以上是认知大前提。...3、问题排查 但，上述更换节点 ip 已成为板上钉钉的事实，接下里只能想办法修改 IP、修改各个节点配置后，想办法让集群启动起来。 这里，先敲定排查思路，让问题尽可能的最小化。...而我们的节点是无法构建成功集群的，所以无法使用 kibana、head插件等工具排查问题。但部分命令行的原始方式还是可以用的。 本质是通过如下命令看看节点是否构成了集群。...:1.8.0_291] 后面想其实还是内存不足导致的节点下线！这应该是两个节点一个掉线后，另外一个节点的连锁反应。 期间还发现了各个节点日期不一致问题，通过手动对齐时间方式进行了时间一致性对齐。
像 Apache Spark 也只能兼顾高吞吐和高性能特性，无法做到低延迟保障 Apache Storm 只能支持低延时和高性能特性，无法满足高吞吐的要求 （2）支持事件时间（Event Time）概念...（3）支持有状态计算 所谓状态就是在流式计算过程中将算子的中间结果保存在内存或者文件系统中，等下一个事件进入算子后可以从之前的状态中获取中间结果，计算当前的结果，从而无须每次都基于全部的原始数据来统计结果...，用户可以定义不同的窗口触发机制来满足不同的需求 （5）基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错 Flink 能够分布运行在上千个节点上，通过基于分布式快照技术的Checkpoints，将执行过程中的状态信息进行持久化存储...，一旦任务出现异常停止，Flink 能够从 Checkpoints 中进行任务的自动恢复，以确保数据爱处理过程中的一致性 （6） 基于 JVM 实现的独立的内存管理 Flink 实现了自身管理内存的机制...值得一提的是，Flink 通过Save Points 技术将任务执行的快照保存在存储介质上，当任务重启的时候，可以从事先保存的 Save Points 恢复原有的计算状态，使得任务继续按照停机之前的状态运行
像Apache Spark也只能兼顾高吞吐和高性能特性，主要因为在SparkStreaming流式计算中无法做到低延迟保障；而流式计算框架Apache Storm只能支持低延迟和高性能特性，但是无法满足高吞吐的要求...四、支持有状态计算Flink在1.4版本中实现了状态管理，所谓状态就是在流式计算过程中将算子的中间结果数据保存在内存或者文件系统中，等下一个事件进入算子后可以从之前的状态中获取中间结果中计算当前的结果，...六、基于轻量级分布式快照（Snapshot）实现的容错Flink能够分布式运行在上千个节点上，将一个大型计算任务的流程拆解成小的计算过程，然后将task分布到并行节点上进行处理。...在这些情况下，通过基于分布式快照技术的Checkpoints，将执行过程中的状态信息进行持久化存储，一旦任务出现异常停止，Flink就能够从Checkpoints中进行任务的自动恢复，以确保数据在处理过程中的一致性...值得一提的是， Flink通过Save Points技术将任务执行的快照保存在存储介质上，当任务重启的时候可以直接从事先保存的Save Points恢复原有的计算状态，使得任务继续按照停机之前的状态运行
将编辑复制到三个日志节点后，此体系结构允许一个NameNode发生故障。 但是某些情况需要高度的容错能力。通过配置五个日记帐节点，我们可以拥有三NameNodes的系统。...因此，很多时候这些服务在启动时将无法绑定。因为它们会与其他应用程序冲突。.他们已将这些服务的默认端口移出了临时范围。...9、纱线资源模型的概括 他们已经对Yarn资源模型进行了概括，以包含除CPU和内存以外的用户定义资源。这些用户定义的资源可以是软件许可证，GPU或本地连接的存储。纱线任务是根据这些资源安排的。...默认情况下，Yarn跟踪每个节点，应用程序和队列的CPU和内存。纱线可以扩展以跟踪其他用户定义的可数资源，例如GPU和软件许可证。GPU与容器的集成增强了数据科学和AI用例的性能。...此外，它还可以恢复S3列表操作和对象状态之间的不一致。使用S3GUARD创建文件后，我们总能找到它。S3GUARD是实验性的，我们可以认为它是不稳定的。
Flink是有状态的和容错的，可以在维护一次应用程序状态的同时无缝地从故障中恢复；它支持大规模计算能力，能够在数千个节点上并发运行；它具有很好的吞吐量和延迟特性。...首先提升各节点checkpoint的性能考虑的就是存储引擎的执行效率。Flink官方支持的三种checkpoint state存储方案中，Memory仅用于调试级别，无法做故障后的数据恢复。...但尝试后发现在做那些日志数据量大的关联查询时往往只能在较小的时间窗口内做查询，否则会超过datanode节点单台内存限制，产生异常。但为了满足不同业务日志延迟到达的情况，这种实现方式并不通用。...2）Rocksdb 之后，我们直接在DataStream上进行处理，在CountWindow窗口内进行关联操作，将被关联的数据Hash打散后存储在各个datanode节点的Rocksdb中，利用Flink...； 当关联任务终止时会发出告警，修复上游任务后可重新恢复关联任务，保证关联数据不丢失。
Checkpoint介绍 checkpoint机制是Flink可靠性的基石，可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时，能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态，保...4) 当由于某些原因出现故障时，CheckpointCoordinator通知流图上所有算子统一恢复到某个周期的checkpoint状态，然后恢复数据流处理。...如果某 个算子在节点A上失败，在节点B上恢复，使用本地文件时，在B上无法读取节点 A上的数据，导致状态恢复失败。 建议FsStateBackend： 具有大状态，长窗口，大键 / 值状态的作业。...设置checkpoint超时时间 env.getCheckpointConfig.setCheckpointTimeout(60000) //Checkpointing的超时时间，超时时间内没有完成则被终止...的重启策略 Flink支持不同的重启策略，这些重启策略控制着job失败后如何重启。
连续查询的特点 查询从不终止 查询结果会不断更新，产生一个新的动态表 在任何时候，连续查询的结果在语义上与以批处理模式在输入表快照上执行的相同查询的结果相同。...Flink程序一旦意外崩溃时，重新运行程序时可以有选择地从这些快照进行恢复，从而修正因为故障带来的程序数据异常。Flink写入到外部存储是异步的，意味着Flink在这个阶段可以继续处理数据。...制作快照的时间点 状态恢复的时间点：需要等待所有处理逻辑消费完成source保留状态及之前的数据。...一个简单的快照制作算法： 暂停处理输入的数据; 等待后续所有处理算子消费当前已经输入的数据; 待2处理完后，作业所有算子复制自己的状态并保存到远端可靠存储; 恢复对输入数据的处理 快照制作的开始 每一个...两阶段提交协议 在多个节点参与执行的分布式系统中，为了协调每个节点都能同时执行或者回滚某个事务性的操作，引入了一个中心节点来统一处理 所有节点的执行逻辑，这个中心节点叫做协作者（coordinator）
数据是无限的，也就无法等待所有输入数据到达后处理，因为输入是无限的，没有终止的时间。处理无界数据通常要求以特定顺序（例如事件发生的顺序）获取，以便判断事件是否完整、有无遗漏。...同时，TaskManager也会将一些任务状态信息反馈给JobManager，这些信息包括任务启动、执行或终止的状态，快照的元数据等。...同时，JobManager还负责管理多个TaskManager，包括收集作业的状态信息、生成检查点、必要时进行故障恢复等。...一个TaskManager启动后，相关Slot信息会被注册到ResourceManager中。当某个Flink作业提交后，ResourceManager会将空闲的Slot提供给JobManager。...默认情况下，Flink会尽量将更多的子任务链接在一起，这样能减少一些不必要的数据传输开销。但一个子任务有超过一个输入或发生数据交换时，链接就无法建立。
当发生了故障后，Flink会将所有任务的状态恢复至最后一次Checkpoint中的状态，并从那里重新开始执行。 那么Checkpoints的生成策略是什么样的呢？它会在什么时候进行快照的生成呢？...在所有任务完成自己的拷贝工作后，Checkpoints生成完毕。 恢复所有数据流的接收。...恢复步骤3:继续处理 状态恢复完成后，继续Checkpoints恢复的位置开始继续处理。...Savepoints的生成和清理都无法由Flink自动进行，因此都需要用户自己来显式触发。...当chckpoint成功时Flink负责提交这些写入，否则就终止取消掉它们。
已完成的作业归档由JobManager上传持久化到某个路径下，这个路径可以是本地文件系统、HDFS、H3等，History Server 可以周期扫描该路径将归档的Flink任务日志恢复出来，从而可以查看相应...: 8082 #Flink History Server 恢复任务的目录 historyserver.archive.fs.dir: hdfs://mycluster/flink/completed-jobs...HDFS目录恢复任务数据，这里要求"historyserver.archive.fs.dir"参数配置需要与Flink各个节点上配置的"jobmanager.archive.fs.dir"参数路径保持一致...图片 取消任务后可以在"hdfs://mycluster/flink/completed-jobs"目录中看到取消任务的信息： 图片 当任务取消后，也可以停止Flink集群，Flink集群重启后先前的任务统计信息不会展示...二、Yarn History Server配置与验证 1、配置 Flink基于Yarn运行时，当Flink任务形成的集群停止后，无法看到对应任务的统计信息，也可以通过配置History Server来实现基于
在Flink 1.4版本之前，仅一次处理只限于Flink应用内。Flink处理完数据后需要将结果发送到外部系统，这个过程中Flink并不保证仅一次处理。...倘若有一个pre-commit失败，所有其他的pre-commit必须被终止，并且Flink会回滚到最近成功完成decheckpoint 3....要么被终止然后回滚。...4. abort：一旦终止事务，我们离自己删除临时文件 当出现崩溃时，Flink会恢复最新已完成快照中应用状态。...在一个checkpoint状态中，对于已完成pre-commit的事务状态，我们必须保存足够多的信息，这样才能确保在重启后要么重新发起commit亦或是终止掉事务。
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