假如在施加操作的中间系统失败了，通过读取日志并重新施加前面预定的操作，系统就得到了恢复。下面让我们看看如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。...因此即使Spark Streaming失败，这些接收到的数据也不会丢失。...这个目录可以在任何与HadoopAPI口兼容的文件系统中设置，它既用作保存流检查点，又用作保存预写日志。...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。
4.2 什么是 DStreams Discretized Stream 是 Spark Streaming 的基础抽象，代表持续性的数据流和经过各种 Spark 原语操作后的结果数据流。...文件数据流：能够读取所有 HDFS API 兼容的文件系统文件，通过 fileStream 方法进行读取。...具体来说，检查点机制主要为以下两个目的服务： • 1）控制发生失败时需要重算的状态数。...如果流计算应用中的驱动器程序崩溃了，你可以重启驱动器程序并让驱动器程序从检查点恢复，这样 Spark Streaming 就可以读取之前运行的程序处理数据的进度，并从那里继续。...Spark Streaming 会记住哪些数据存放到了检查点中，并在应用崩溃后从检查点处继续执行。
假如在施加操作的中间系统失败了，通过读取日志并重新施加前面预定的操作，系统就得到了恢复。下面让我们看看如何利用这样的概念保证接收到的数据的持久性。...因此即使Spark Streaming失败，这些接收到的数据也不会丢失。...这个目录可以在任何与HadoopAPI口兼容的文件系统中设置，它既用作保存流检查点，又用作保存预写日志。...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。
用来容错stateful的数据处理失败的场景 。 ...此时无法从检查点读取偏移量信息和转态信息，所以SparkStreaming中Checkpoint功能，属于鸡肋，食之无味，弃之可惜。...Streaming不足 StructuredStreaming结构化流： 第一点、从Spark 2.0开始出现新型的流式计算模块 第二点、Spark 2.2版本，发布Release版本，...可以用于实际生产环境中 第三点、Spark 2.3版本，提供ContinuesProcessing持续流处理，原生流处理模式，来一条数据处理一条数据，达到实时性 本质上，这是一种micro-batch...09-[掌握]-Structured Streaming编程模型 Structured Streaming是一个基于Spark SQL引擎的可扩展、容错的流处理引擎。
开源中第一个广泛使用的大规模流处理框架可能是Apache Storm。Storm使用上游备份和记录确认机制来保证在失败后重新处理消息。...例如，可以在批处理引擎（例如，Spark）之上应用微批处理以提供流功能（这是Spark Streaming背后的基本机制），也可以应用于流引擎之上（例如，Storm）提供 Exactly-once 语义保证和状态恢复...失败后，可以从日志中重新恢复状态以及需要处理的记录。 例如，在Google Cloud Dataflow中实现了此概念。系统将计算抽象为一次部署并长期运行的连续算子的DAG。...Flink实现了每核每秒大约720,000个事件的吞吐量，启动检查点后降至690,000。请注意，Flink在每个检查点都要备份算子的状态，而Storm则不支持。...该程序从Kafka并行读取事件流，并通过生成的实体（例如，IP地址或用户ID）对事件进行分组。
，重启策略会等待一个固定时间，默认Integer.MAX_VALUE次 2、失败比率策略：failure-rate 失败率重启策略在job失败后重启，但是超过失败率后，Job会最终被认定失败，在两个连续的重启尝试之间...jobld 读取该检查点元文件信息和状态信息，从而达到指定时间节点启动作业的目的。...经常会和Spark框架进行类比，将Slot类比为Core，可实际上，当Spark申请资源后，这个Core执行任务时有可能是空闲的，但是这个时候Spark并不能将这个空闲下来的Core共享给其他Job使用...三、Parallelism（并行度，动态的概念） 并行度优先级：算子（代码） > 全局env（代码） > 提交参数 > 配置文件 在Spark RDD中，无论是读取内存中的数据，或读取文件数据，都会接触一个叫并行度的概念...虽然Spark中的并行度和Flink的并行度的原理，作用差不多，但是由于模型选择的问题，所以使用上依然有些细微的区别： Spark的并行度设置后需要调用特殊的算子（repartition）或特殊的操作（
1. 打开文件project.config.json,找到miniprogramRoot 如下图：
对于一个分布式计算引擎（尤其是7*24小时不断运行的流处理系统）来说，由于机器故障、数据异常等原因导致作业失败的情况是时常发生的，因此一般的分布式计算引擎如Hadoop、Spark都会设计状态容错机制确保作业失败后能够恢复起来继续运行...这里可以非常负责任地讲，即便有些版本的Flink、Spark未必支持修改后的程序从之前的检查点恢复，只要我们理解了其内在原理，都可以自己修改源码或通过其他手段使其做到这一点。...可以说，状态计算（包括状态管理、检查点机制等）是它最大的特点之一。 下面介绍Flink状态容错机制的设计原理。...此时整个集群宕机，三个Task恢复后，左边的Task将从a、b、c这三条数据后的数据开始读取和处理，而后面的Task将永远无法接收到这三条数据。这就造成了数据的丢失。...批处理系统的基本思路是，当作业出现失败时，把失败的部分重启即可，甚至可以把整个作业重新运行一遍；流处理系统则需要考虑数据的一致性问题，将其融入到整个状态容错机制当中。
6. checkpoint检查点机制？...具体来说基于以下两个目的服务： 控制发生失败时需要重算的状态数。Spark streaming可以通过转化图的谱系图来重算状态，检查点机制则可以控制需要在转化图中回溯多远。 提供驱动器程序容错。...如果流计算应用中的驱动器程序崩溃了，你可以重启驱动器程序并让驱动器程序从检查点恢复，这样spark streaming就可以读取之前运行的程序处理数据的进度，并从那里继续。...它支持从多种数据源读取数据，比如Kafka、Flume、Twitter和TCP Socket，并且能够使用算子比如map、reduce、join和window等来处理数据，处理后的数据可以保存到文件系统...请用一个spark任务实现以下功能：统计每个作品对应的用户（去重后）的性别分布。
所以需要考虑以下两点： 窄依赖可以支持在同一个节点上链式执行多条命令，例如在执行了 map 后，紧接着执行filter。...从失败恢复的角度考虑，窄依赖的失败恢复更有效，因为它只需要重新计算丢失的父分区即可，而宽依赖牵涉到RDD各级的多个父分区。...检查点（Checkpoint） 在计算过程中，对于一些计算过程比较耗时的RDD，我们可以将它缓存至硬盘或HDFS中，标记这个RDD有 被检查点处理过，并且清空它的所有依赖关系。...当某个子RDD需要错误恢复时，回溯至该RDD，发现它被检查点记录过，就可以直接去硬盘中读取这 个RDD，而无需再向前回溯计算。...Spark Streaming提供一个对于流数据的抽象DStream。
Spark 之所以要区分宽依赖和窄依赖是处于以下两点考虑： （1）窄依赖可以支持在同一个节点上链式执行多条命令，例如在执行了 map 后，紧接着执行 filter 。...相反，宽依赖需要所有的父分区都是可用的，可能还需要调用类似 MapReduce 之类的操作进行跨节点传递 （2）从失败恢复的角度考虑，窄依赖的失败恢复更有效，因为它只需要重新计算丢失的父分区即可，而宽依赖牵涉到...而检查点（Checkpoint）的引入，就是为了优化这些情况下的数据恢复。...同时，给它新建一个依赖于CheckpointRDD 的依赖关系，CheckpointRDD 可以用来从硬盘中读取 RDD 和生成新的分区信息。...迭代函数首先判断缓存中是否有想要计算的 RDD，如果有就直接读取，如果没有，就查找想要计算的 RDD 是否被检查点处理过。
二、Flink和Spark的区别2.1共同点 高吞吐、在压力下保持正确2.2不同点： 1.本质上，Spark是微批处理，而Flink是流处理 2.Flink... 5.Flink提供精确一次的状态一致性保障2.3本质区别： 本质上是流与微批的区别2.4 数据模型： Spark采用RDD模型，Spark Streaming...的DStream实际上也就是一组小批数据的RDD的集合 Flink基本数据是流，以及事件Event序列2.5运行架构： Spark是批计算，将DAG划分成不同的stage，一个完成后才可以计算下一个...检查点的原理步骤： 1.由JobManager向Source数据源任务生成一个新的检查点编号，Source算子接收到信息后，暂停发出记录，利用状态后端触发生成本地状态检查点，状态后端保存完检查点后通知任务...2.当下游Transform算子接收到新的检查点分割符号，会暂停处理并且缓存当前流的数据，等待接收其他分区的检查点分隔符，所有分隔符到达后，通知状态后端生成检查点，保存通知JobManager后，向下游发送检查点分隔符
） 从这里去哪儿 概述 Structured Streaming （结构化流）是一种基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的 stream processing engine （流处理引擎...Input Sources （输入源） 在 Spark 2.0 中，有一些内置的 sources 。 File source（文件源） - 以文件流的形式读取目录中写入的文件。...Scala Java Python R val spark: SparkSession = ... // 从 socket 读取 text val socketDF = spark .readStream...如果这些 columns （列）显示在用户提供的 schema 中，则它们将根据正在读取的文件路径由 Spark 进行填充。...例如，在 partial failure （部分失败）之后，失败的触发器的一些输出分区可能已经被提交到数据库。
时间机制Spark Streaming 支持的时间机制有限，只支持处理时间。 Flink 支持了流处理程序在时间上的三个定义：处理时间、事件时间、注入时间。...3，作业提交有可能会失败，失败后重新运⾏时，如何保证数据的⼀致性？...那为什么需要全局快照呢，主要有以下两点： 第⼀，⽤它来做检查点，可以定期对全局状态做备份，当应⽤程序故障时，就可以拿来恢复； 第⼆，做死锁检测，进⾏快照后当前的程序继续运⾏，然后可以对快照进⾏分 析，看应...在所有sink确认快照后，意味快照着已完成。一旦完成快照n，job将永远不再向数据源请求Sn之前的记录，因为此时这些记录（及其后续记录）将已经通过整个数据流拓扑，也即是已经被处理结束。...MemoryStateBackend：虚拟机内存，适合状态量不大的应用，内存直接读取写入，本地开发使用。
连续处理是Spark 2.3中引入的一种新的实验版本流执行模式，可实现极低（~1 ms）端到端延迟，并且具有至少一次处理容错保证。...","2") .set("spark.default.parallelism","4") .set("spark.sql.shuffle.partitions","4")...注意事项 连续处理引擎启动多个长时间运行的任务，这些任务不断从源中读取数据，处理数据并连续写入接收器。 查询所需的任务数取决于查询可以并行从源读取的分区数。...例如，如果您正在读取具有10个分区的Kafka主题，则群集必须至少具有10个核心才能使查询正常执行。 停止连续处理流可能会产生虚假的任务终止警告。 这些可以安全地忽略。 目前没有自动重试失败的任务。...任何失败都将导致查询停止，并且需要从检查点手动重新启动。(深受其害，kafka topic没数据流入也会挂掉的)
(批次时间)，Spark 流处理本质是将流数据拆分为一个个批次，然后进行微批处理，batchDuration 就是批次拆分的时间间隔。...这里我们的程序只有一个数据流，在并行读取多个数据流的时候，也需要保证有足够的 Executors 来接收和处理数据。...二、Transformation 2.1 DStream与RDDs DStream 是 Spark Streaming 提供的基本抽象。它表示连续的数据流。...： 同时在输出日志中还可以看到检查点操作的相关信息： # 保存检查点信息 19/05/27 16:21:05 INFO CheckpointWriter: Saving checkpoint for...time 1558945265000 ms to file 'hdfs://hadoop001:8020/spark-streaming/checkpoint-1558945265000' # 删除已经无用的检查点信息
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