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。
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 {
，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。
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。
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。
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
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。
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] = {
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
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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