Apache Flink 是一个有状态的流处理框架。什么是流处理应用程序的状态呢?你可以理解状态为应用程序算子中的内存。状态在流计算很多复杂场景中非常重要,比如:
Flink 的 Web 界面提供了选项卡/标签(tab)来监视作业的 checkpoint 信息。作业终止后,这些统计信息仍然可用。有四个不同的选项卡可显示有关 checkpoint 的信息:概览(Overview),历史记录(History),摘要信息(Summary)和配置信息(Configuration)。以下各节将依次介绍这些内容。
作者 | Stefan Ricther & Chris Ward 翻译 | 邱从贤(山智)
数据库异常关闭时,数据库关闭时来不及或者没机会做checkpoint,则需要从上一个一致性检查的开始恢复。
--->------logical lsn---------->------------physical lsn---------->-------- --->------|--------------do check point----------------|---------->--------
Flink的 Web 页面中提供了一些页面标签,用于监控作业的检查点。这些监控统计信息即使在作业终止后也可以看到。Checkpoints 监控页面共有四个不同的 Tab 页签:Overview、History、Summary 和 Configuration,它们分别从不同角度进行了监控,每个页面都包含了与 Checkpoint 相关的指标。
一个 Streaming Application 往往需要7*24不间断的跑,所以需要有抵御意外的能力(比如机器或者系统挂掉,JVM crash等)。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。
Watchdog Manager是AutoSAR架构中位于服务层的模块,通过监控可配置的被监控实体(Supervised Entities)来监控程序流中功能安全相关的逻辑和时间行为等。当它检测到程序执行过程中违反了配置的时间或者逻辑约束时,会执行一系列可配置的操作来从故障中恢复。
前面我们讲解了 一文搞懂 Flink 处理 Barrier 全过程 和 一文搞定 Flink Checkpoint Barrier 全流程 基本上都是跟 checkpoint 相关。这次我们就具体看一下 checkpoint 是如何发生的。
原文:https://www.enmotech.com/web/detail/1/784/1.html
目前有赞实时任务主要以 Flink 为主,为了保证实时任务的容错恢复以及停止重启时的状态恢复,几乎所有的实时任务都会开启 Checkpoint 或者触发 Savepoint 进行状态保存。由于 Savepoint 底层原理的实现和 Checkpoint 几乎一致,本文结合 Flink 1.9 版本,重点讲述 Flink Checkpoint 原理流程以及常见原因分析,让用户能够更好的理解 Flink Checkpoint,从而开发出更健壮的实时任务。
上文中,我们一起了解了 一文搞定 Flink 消费消息的全流程,接下来呢,我们一起来看一下 checkpoint barrier 的全流程。
序 本文主要研究下flink的checkpoint配置 sl21-1518991391479.jpg 实例 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // start a checkpoint every 1000 ms env.enableCheckpointing(1000); // advanced options: // set mode to exac
《求真区块链》是 Fractal 思想库倾力打造的系列科普栏目,抱诚守真地输出科普内容,旨在让更多人的了解各项区块链技术的内在价值与差异。
转发请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/8029356.html
Kubelet Bootstrap Checkpoint是kubelet对特定的Pods的进行备份、恢复的kubelet内置模块。
storm-2.0.0/storm-client/src/jvm/org/apache/storm/topology/TopologyBuilder.java
为了保证程序的容错恢复以及程序启动时其状态恢复,几乎所有的 Flink 实时任务都会开启 Checkpoint 或者触发 Savepoint 进行状态保存。为了使得用户更加理解这两点区别,本文结合 Flink 1.9 版本,重点讲述 Flink Checkpoint,Savepoint 相关概念以及注意事项,使得用户能够更好的开发实时任务。
Flink的checkpoint是通过定时器周期性触发的。checkpoint触发最关键的类是CheckpointCoordinator,称它为检查点协调器。
如果您看到从 TaskExecutorProcessUtils 或 JobManagerProcessUtils 抛出的IllegalConfigurationException,通常表明 存在无效的配置值(例如负内存大小、大于 1 的 分数等)或配置冲突。请重新配置内存参数。
WiredTiger存储引擎系列文章将从逻辑正确、内容完整的角度全面介绍WiredTiger存储引擎。前面两篇分别是:
checkpoint是保证Flink状态容错的重要机制,通过checkpoint可以实现不同的数据语义,也就是我们所说的Exactly-Once与At-Least-Once,通过不同的checkpoint机制实现不同的数据语义,这里所说的机制表示的是checkpoint对齐机制:对齐,实现Exactly-Once语义,不对齐,实现At-Least-Once语义。
墨墨导读:Checkpoint是数据库中重要的概念,无论在Oracle,MySQL这个概念,它主要功能是在检查点时刻,脏数据全部刷新到磁盘,以实现数据的一致性和完整性。PostgreSQL为什么要设计Checkpoint呢?跟Oracle一样,其主要目的是缩短崩溃恢复时间。PostgreSQL在崩溃恢复时会以最近的Checkpoint为基础,不断应用这之后的WAL日志。下面我们就从Oracle的角度去学习下PostgreSQL的Checkpoint。
我们都知道,当用户修改了数据,数据页在内存中修改后并不是每次都刷新到磁盘上。checkpoint之前的数据页保证一定落盘了,这也代表这这部分redolog可以被覆盖了,checkpoint之后的之后的数据有可能落盘,也有可能没有落盘,所以在进行崩溃恢复时,checkpoint之后的日志还是需要被使用的。innodb会依据脏页的刷新情况,定期推进checkpoint,从而减少数据库崩溃恢复的时间。
上次发文,提到了 Flink 可以非常高效的进行有状态流的计算,通过使用 Flink 内置的 Keyed State 和 Operator State,保存每个算子的状态。
通过 A/B Test,最终相比传统 Rollback 模式写耗时减少 70% 以上,还稍稍降低了 DB 损坏率。
这里已经是Flink的第三篇原创啦。第一篇《Flink入门教程》讲解了Flink的基础和相关概念,第二篇《背压原理》讲解了什么是背压,在Flink背压大概的流程是怎么样的。
HDFS Checkpoint是一种机制,用于将NameNode的内存中的元数据信息存储到磁盘上,以保证在NameNode故障发生时,可以快速地恢复元数据信息。在HDFS中,Checkpoint由两个组件组成:Secondary NameNode和Checkpointer。
一般指一个具体的Operator的状态(operator的状态表示一些算子在运行的过程中会产生的一些历史结果,如前面的maxBy底层会维护当前的最大值,也就是会维护一个keyedOperator,这个State里面存放就是maxBy这个Operator中的最大值)
作为 Flink 最基础也是最关键的容错机制,Checkpoint 快照机制很好地保证了 Flink 应用从异常状态恢复后的数据准确性。
Flink内置了三种Statebackend,MemoryStateBackend和FsStateBackend运行时都是存放在Java Heap中,只有Checkpoint时FsStateBackedn才会将数据以文件格式持久化到远程存储上,RocksDBStateBackend则是使用RocksDB对State进行存储。
转发请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7994357.html
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
在互联网场景下,经常会有各种实时的数据处理,这种处理方式也就是流式计算,延迟通常也在毫秒级或者秒级,比较有代表性的几个开源框架,分别是Storm,Spark Streaming和Filnk。 曾经在一个项目里面用过阿里改造后的JStrom,整体感受就是编程略复杂,在不使用Trident Api的时候是不能保证准确一次的数据处理的,但是能保证不丢数据,但是不保证数据重复,我们在使用期间也出现过几次问题,bolt或者worker重启时候会导致大量数据重复计算,这个问没法解决,如果想解决就得使用Trident来保
大年初一我居然在更博客。今年过年由于病毒横行,没有串门没有聚餐,整个人闲的没事干。。。医生真是不容易,忙得团团转还有生命危险,新希望他们平安。
在Flink状态管理详解这篇文章中,我们介绍了Flink的状态都是基于本地的,而Flink又是一个部署在多节点的分布式引擎,分布式系统经常出现进程被杀、节点宕机或网络中断等问题,那么本地的状态在遇到故障时如何保证不丢呢?Flink定期保存状态数据到存储上,故障发生后从之前的备份中恢复,整个被称为Checkpoint机制,它为Flink提供了Exactly-Once的投递保障。本文将介绍Flink的Checkpoint机制的原理。本文会使用多个概念:快照(Snapshot)、分布式快照(Distributed Snapshot)、检查点(Checkpoint)等,这些概念均指的是Flink的Checkpoint机制,读者可以将这些概念等同看待。
由 一文搞懂 checkpoint 全过程,我们可以知道当 executeCheckpointing 的时候会执行 AsyncCheckpointRunnable
criu是linux平台在用户空间实现checkpoint/restore功能的工具软件。通过该工具,可以冻结正在运行的应用程序或者其中的一部分,并将应用程序的执行状态以文件形式保存在磁盘上,然后通过这些快照文件,可以将应用程序从冻结的时间点恢复回来继续运行。借助该软件,可以实现应用的实时迁移、应用快照和远程调试等功能。criu最显著的特点是在用户空间实现checkpoint/restore,不需要修改应用程序或者操作系统,并且也是内核中功能最丰富和最活跃的。
在本篇博客中,我们将深入探讨 OpenAI Gym 高级教程,特别关注分布式训练与并行化的方法。我们将使用 Ray 这个强大的分布式计算库来实现并行化训练。
Flink 为作业的容错提供 Checkpoint 和 Savepoint 两种机制。保存点机制(Savepoints)是检查点机制一种特殊的实现,它允许你通过手工方式来触发Checkpoint,并将结果持久化存储到指定路径中,主要用于避免Flink集群在重启或升级时导致状态丢失。
一般备份恢复都是用的binlog, redo log好像从来没去管过, 就跟不会坏似的...(这跟redo设计有关).
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,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,重新运行程序时可以有选择地从这些Snapshot进行恢复,从而修正因为故障带来的程序数据状态中断。
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。所以,当我们在说 Checkpoint 的时候,我们到底是指什么?
Checkpoint是PG中的核心概念。然而会有用户对此比较陌生,不知道如何调优。本文解释checkpoint及如何调优,希望对数据库内核理解有所帮助。
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。目前各个流行的关系型数据库都具备checkpoint功能,其主要目的是为了缩短崩溃恢复时间,以Oracle为例,在进行数据恢复时,会以最近的checkpoint为参考点执行事务前滚。而在WAL机制的浅析中,也提过PostgreSQL在崩溃恢复时会以最近的checkpoint为基础,不断应用这之后的WAL日志。
众所周知,Flink内部为了实现它的高可用性,实现了一套强大的checkpoint机制,还能保证作用的Exactly Once的快速恢复。对此,围绕checkpoint过程本身做了很多的工作。在官方文档中,也为用户解释了checkpoint的部分原理以及checkpoint在实际生产中(尤其是大规模状态集下)的checkpoint调优参数。笔者结合官方文档,给大家做个总结,也算是对Flink checkpoint机理的一个学习。
Cache 和 Checkpoint 作为区别于 Hadoop 的一个重要 feature,cache 机制保证了需要访问重复数据的应用(如迭代型算法和交互式应用)可以运行的更快。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。这时,如果 task 中途运行出错,那么 task 的整个 computing chain 需要重算,代价太高。因此,有必要将计算代价较大的
场景描述:Flink本身为了保证其高可用的特性,以及保证作用的Exactly Once的快速恢复,进而提供了一套强大的Checkpoint机制。这个机制在原理是什么?有哪些需要注意的呢?
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。而本文要讲的flink的checkpoint机制要复杂了很多,它采用的是轻量级的分布式快照,实现了每个操作符的快照,及循环流的在循环的数据的快照。详细的算法后面浪尖会给出文章。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云