虽然Spark具有弹性并可以通过重新计算丢失的分区从故障中恢复，但是有时重新执行非常长的转换序列代价非常昂贵，如果我们在某个时刻点对RDD进行 Checkpoint 并使用该 Checkpoint 作为起点来重新计算丢失的分区...由于Spark具有弹性并且可以从故障中恢复，但是因为我们没有在第三个 stage 上进行 Checkpoint，所以需要从第1个 stage 开始来重新计算分区。就整体作业的性能而言，代价非常昂贵的。...现在假设我们在第3个 stage 上进行 Checkpoint。Spark做的是将第3个 stage 的RDD状态保存在某些可靠的介质上，如HDFS。...Checkpoint 会打破DAG执行链条，并将 Checkpoint 视为新的基线。...这种策略会极大地提高Spark作业在由于任何原因可能发生故障的环境中的性能。将 Checkpoint 视为新的基线，在分区或 stage 失败时会从此基线执行所有计算。
，中间需要读取redis，计算的结果会落地在Hbase中，Spark2.x的Streaming能保证准确一次的数据处理，通过spark本身维护kafka的偏移量，但是也需要启用checkpoint来支持...鉴于上面的种种可能，Spark Streaming需要通过checkpoint来容错，以便于在任务失败的时候可以从checkpoint里面恢复。...在Spark Streaming里面有两种类型的数据需要做checkpoint： A :元数据信息checkpoint 主要是驱动程序的恢复 （1）配置 构建streaming应用程序的配置 （2）Dstream...ssc.checkpoint("/spark/kmd/checkpoint") // 设置在HDFS上的checkpoint目录 //设置通过间隔时间，定时持久checkpoint到hdfs上...，删除checkpoint开头的的文件即可，不影响数据本身的checkpoint hadoop fs -rm /spark/kmd/check_point/checkpoint* 然后再次启动，发现一切
前面，已经有一篇文章讲解了spark的checkpoint 同时，浪尖也在知识星球里发了源码解析的文章。...spark streaming的Checkpoint仅仅是针对driver的故障恢复做了数据和元数据的Checkpoint。...注意：由于Flink的checkpoint是通过分布式快照实现的，因此快照和checkpoint的概念可以互换使用。 2....一旦操作算子看到每个输入流的checkpoint barriers，就会写 checkpoint 快照。...后台复制过程完成后，它会向checkpoint协调器（JobManager）确认checkpoint完成。
与 Hadoop MapReduce job 不同的是 Spark 的逻辑/物理执行图可能很庞大，task 中 computing chain 可能会很长，计算某些 RDD 也可能会很耗时。...其实 Spark 提供了 rdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) 这样的方法，相当于 cache 到磁盘上，这样可以做到 rdd 第一次被计算得到时就存储到磁盘上，但这个...Spark 好的一点在于尽量不去持久化，所以使用 pipeline，cache 等机制。...Example 貌似还没有发现官方给出的 checkpoint 的例子，这里我写了一个： package internals import org.apache.spark.SparkContext...import org.apache.spark.SparkContext._ import org.apache.spark.SparkConf object groupByKeyTest {
为了让这成为可能，Spark Streaming需要 checkpoint 足够多信息至一个具有容错设计的存储系统才能让 Application 从失败中恢复。...Spark Streaming 会 checkpoint 两种类型的数据。...的时机 在 Spark Streaming 中，JobGenerator 用于生成每个 batch 对应的 jobs，它有一个定时器，定时器的周期即初始化 StreamingContext 时设置的...Spark Streaming 的 checkpoint 机制看起来很美好，却有一个硬伤。...上文提到最终刷到外部存储的是类 Checkpoint 对象序列化后的数据。那么在 Spark Streaming application 重新编译后，再去反序列化 checkpoint 数据就会失败。
转发请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7994357.html spark-streaming定时对 DStreamGraph 和...Otherwise, we may run into stack overflows (SPARK-6847)....恢复服务 spark-streaming启用checkpoint代码里的StreamingContext必须严格按照官方demo实例的架构使用，即所有的streaming逻辑都放在一个返回StreamingContext...lastTime = ssc.initialCheckpoint.checkpointTime.milliseconds val jumpTime = ssc.sc.conf.getLong("spark.streaming.manualClock.jump...参考文档 1Driver 端长时容错详解 2Spark Streaming揭秘 Day33 checkpoint的使用
当第一次碰到 Spark，尤其是 Checkpoint 的时候难免有点一脸懵逼，不禁要问，Checkpoint 到底是什么。...回到 Spark 上，尤其在流式计算里，需要高容错的机制来确保程序的稳定和健壮。从源码中看看，在 Spark 中，Checkpoint 到底做了什么。...在源码中搜索，可以在 Streaming 包中的 Checkpoint。 作为 Spark 程序的入口，我们首先关注一下 SparkContext 里关于 Checkpoint 是怎么写的。...2 Checkpoint尝试 Spark 的 Checkpoint 机制通过上文在源码上分析了一下，那么也可以在 Local 模式下实践一下。利用 spark-shell 来简单尝试一下就好了。...的 Checkpoint 机制已经说得差不多了，顺便提一下 这个 SPARK-8582 已经提出很久时间了，Spark 社区似乎一直都在尝试解决而又未有解决。
Checkpoint的产生就是为了更加可靠的数据持久化，在Checkpoint的时候一般把数据放在在HDFS上，这就天然的借助了HDFS天生的高容错、高可靠来实现数据最大程度上的安全，实现了RDD的容错和高可用...在Spark Core中对RDD做checkpoint，可以切断做checkpoint RDD的依赖关系，将RDD数据保存到可靠存储（如HDFS）以便数据恢复； API 第一步:sc.setCheckpointDir...org.apache.spark....RDD进行备份，需要RDD中Action函数触发 datasRDD.checkpoint() datasRDD.count() //再次执行count函数, 此时从checkpoint...Checkpoint 开发中用哪个?
引言 Checkpoint 到底是什么和需要用 Checkpoint 解决什么问题： Spark 在生产环境下经常会面临 Transformation 的 RDD 非常多(例如一个Job 中包含1万个...Spark 是擅长多步骤迭代，同时擅长基于 Job 的复用。这个时候如果可以对计算的过程进行复用，就可以极大的提升效率。因为有时候有共同的步骤，就可以免却重复计算的时间。...Checkpoint 是为了最大程度保证绝对可靠的复用 RDD 计算数据的 Spark 的高级功能，通过 Checkpoint 我们通过把数据持久化到 HDFS 上来保证数据的最大程度的安任性 Checkpoint...Checkpoint 源码解析 1、RDD.iterator 方法，它会先在缓存中查看数据 (内部会查看 Checkpoint 有没有相关数据)，然后再从 CheckPoint 中查看数据 ? ?...在进行 checkpoint 之前需要通过 SparkConetxt 设置 checkpoint 的文件夹 [下图是 RDD.scala 中的 checkpoint 方法] ?
关于checkpoint cnt和checkpoint scn 通过试验说明checkpoint cnt 和checkpoint scn的关系 1.在不同条件下转储控制文件 SQL> alter session...SQL> alter system checkpoint; System altered....cnt用于保证在正常操作中使用的数据文件是当前版本 在恢复时防止恢复数据文件的错误版本.Checkpoint cnt是一直递增的,即使表空间处于热备份模式....由于表空间的创建时间不尽相同,所以不同表空间/数据文件的Checkpoint cnt通常是不同的. 我们知道: 在数据库open的过程中,Oracle要进行两次检查....第一次检查数据文件头中的Checkpoint cnt是否与对应控制文件中的Checkpoint cnt一致. 如果相等,进行第二次检查.
本篇博客是Spark之【RDD编程】系列第六篇，为大家介绍的是RDD缓存与CheckPoint。 该系列内容十分丰富，高能预警，先赞后看! ?...通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法，默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的。...该函数将会创建一个二进制的文件，并存储到checkpoint目录中，该目录是用SparkContext.setCheckpointDir()设置的。...在checkpoint的过程中，该RDD的所有依赖于父RDD中的信息将全部被移除。对RDD进行checkpoint操作并不会马上被执行，必须执行Action操作才能触发。...) ch: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[16] at map at :26 scala> ch.checkpoint
现象 使用spark-submit提交一个Spark Streaming Application至yarn集群, 报错 Caused by: java.lang.ClassNotFoundException...(Checkpoint.scala:286) at java.io.ObjectInputStream.readNonProxyDesc(ObjectInputStream.java:1610)...to read checkpoint from directory XXX_startup at org.apache.spark.streaming.CheckpointReader$.read...(Checkpoint.scala:272) at org.apache.spark.streaming.StreamingContext$.getOrCreate(StreamingContext.scala...目录下已经存在的之前的application生成的checkpoint文件导致.
Flink checkpoint Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot，从而将这些状态数据定期持久化存储下来...保存多个checkpoint 默认情况下，如果设置了Checkpoint选项，则Flink只保留最近成功生成的1个Checkpoint Flink可以支持保留多个Checkpoint，需要在Flink的配置文件...点，只需要指定对应的某个Checkpoint路径即可实现。...：chk-861、chk-862、chk-863 checkpoint的建议 Checkpoint 间隔不要太短 过短的间对于底层分布式文件系统而言，会带来很大的压力。...Flink 作业处理 record 与执行 checkpoint 存在互斥锁，过于频繁的checkpoint，可能会影响整体的性能。
Hi~朋友，关注置顶防止错过消息 Checkpoint和State的关系 Flink State Statebackend分类 Checkpoint机制 EXACTLY_ONCE RocksDB增量Checkpoint...Checkpoint和State的关系 Checkpoint是从source触发到下游所有节点的一次全局操作。...Checkpoint机制 JobManager中的Checkpoint Coordinator是整个Checkpoint的发起者，下图是由两个Source和一个Sink组成的Flink作业，最右侧是持久化存储...，在Checkpoint的第一步则是需要我们的Checkpoint Coordinator向所有的Source发起Checkpoint。...最后当Checkpoint Coordinator收集齐所有的Task的State Handle以后，就可以认为此次Checkpoint完成了，此时会向持久化存储中再备份一个Checkpoint meta
这里有几个问题： checkpoint 是什么 为什么要提交bor的状态，状态中包含哪些信息 checkpoint 验证流程 checkpoint 是什么 checkpoint是Matic协议中最关键的部分...root hash rootHash := tree.Root().Hash 总体流程 侧链提交 checkpoint Validator 接收、验证checkpoint，并提交主链 主链接收checkpoint...这就是为什么需要多阶段的checkpoint过程。 因为每个checkpoint都Proposer提起的，而每个validator都有机会被选举为Proposer。...如果提交以太坊链上的checkpoint成功或失败，将会发送ack和no-ack交易将改变Heimdall上的提议者，以进行下一个检查点。 Checkpoint 流程 !...Checkpoint 事件监听 看下 checkpoint 相关的事件监听，heimdall 的事件处理通过将监听器监听到的事件，发送到队列当中，由事件处理器进行处理。
Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，它能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator的状态来生成Snapshot，从而将这些状态数据定期持久化存储下来，当Flink程序一旦意外崩溃时...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 证应用流图状态的一致性。...Flink的Checkpoint机制原理来自“Chandy-Lamport algorithm”算法 (分布式快照算法)。 参考：checkpoint ?...当CheckpointCoordinator收到所有算子的报告之后，认为该周期的快照制作成功; 否则，如果在规定的时间内没有收到所有算子的报告，则认为本周期快照制作失败 ; 开始checkpoint...因为数据倾斜导致了问题barrier未对齐的问题，追根溯源还是下游消费能力不足的问题 参考： Apache Flink** 管理大型状态之增量 Checkpoint 详解： Flink Checkpoint
前言 在spark应用程序中，常常会遇到运算量很大经过很复杂的 Transformation才能得到的RDD即Lineage链较长、宽依赖的RDD，此时我们可以考虑将这个RDD持久化。...isLocal && Utils.nonLocalPaths(directory).isEmpty) { logWarning("Spark is not running in local...this)) } } 先判断是否设置了checkpointDir，再判断checkpointData.isEmpty是否成立，checkpointData的定义是这样的： private[spark...，我们继续看这个方法： private[spark] def doCheckpoint(): Unit = { RDDOperationScope.withScope(sc, "checkpoint...private[spark] def computeOrReadCheckpoint(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = {
整体架构 检查点 Checkpoint RootHash is the Merkle hash of Bor block hashes from StartBlock to EndBlock checkpoint...用户等待checkpoint提交到主链上后，在侧链通过bttc sdk可以获取燃烧证明（the proof of burn trx）。...hash,如下面共识所示: // Checkpoint block header struct type Checkpoint struct { Proposer HeimdallAddress...目前 侧链(BOR) 是2s 一个块，checkpoint最低提交256个快，checkpoint_poll_interval 最低合理值为8m32s， 最大值为1024*2s ，34m8s，可设置[9,30...]分钟，如果有多条主链的的情况下，可根据各主链手续费不同，可以拆分此checkpoint_poll_interval分别设置。
checkpoint又名检查点，一般checkpoint会将某个时间点之前的脏数据全部刷新到磁盘，以实现数据的一致性与完整性。...0x0001 /* Checkpoint is for shutdown */#define CHECKPOINT_END_OF_RECOVERY 0x0002 /* Like shutdown checkpoint...shutdown 数据库recovery完成 XLOG日志量达到了触发checkpoint阈值 周期性地进行checkpoint 需要刷新所有脏页 与检查点相关参数 checkpoint_segments...超过该数量的WAL日志，会自动触发checkpoint。 checkpoint_timeout 系统自动执行checkpoint之间的最大时间间隔。系统默认值是5分钟。...checkpoint_completion_target 该参数表示checkpoint的完成时间占两次checkpoint时间间隔的比例，系统默认值是0.5,也就是说每个checkpoint需要在checkpoints
HDFS Checkpoint时间设置方法HDFS Checkpoint时间可以通过以下两个参数进行配置：dfs.namenode.checkpoint.period：表示Checkpoint的周期时间...dfs.namenode.checkpoint.txns：表示在达到指定的事务数之后进行Checkpoint，默认值为1000000个事务。...其中，dfs.namenode.checkpoint.period参数控制Checkpoint的周期性，即每隔多少时间进行一次Checkpoint操作。...而dfs.namenode.checkpoint.txns参数控制Checkpoint的事务性，即每隔多少事务进行一次Checkpoint操作。...如果我们希望增加Checkpoint的频率，可以将dfs.namenode.checkpoint.period参数的值设置为较小的值，例如30分钟。
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