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Flink-容错机制-检查点原理和算法

一、一致性检查点（Checkpoints） Flink故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点 有状态流应用的一致性检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候   二、从检查点恢复状态   在执行流应

检查点队列中未提交的数据块如何管理会减少内存使用

检查点队列中未提交的数据块如何管理会减少内存使用？    一个scn间隔所对应的检查点队列中那些未提交的块先等待，等到某一个scn间隔提交这些块的时候，直接将这些未提交的块追加到该scn所对应的检查点队列的尾部，之后由数据库写进程写入数据文件。   思考：这里不可以用一个等待队列

RDD 持久化

1、RDD缓存 RDD通过Cache或者Persist方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以序列化的形式缓存在JVM的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。 代码实现 /** * RDD 缓存 */ object Spa

2022-04-27内部群每日三题-清辉PMP

1.对一个关键项目的要求是产品的持续可追溯性，质量团队建议在制造过程的每个步骤创建检查点。然而，这些检查点耗费了宝贵的时间和资源。项目经理应执行什么类型的分析来确定适当的检查点数量？ A.备选方案分析 B.成本效益分析 C.帕累托图 D.石川图 2.项目经理发现一些可交付成果未能达

QTP——功能测试

一、前言（课设目的及内容） QTP是quicktest Professional的简称，是一种自动测试工具。使用QTP的目的是想用它来执行重复的手动测试，主要是用于回归测试和测试同一软件的新版本。因此你在测试前要考虑好如何对应用程序进行测试，例如要测试那些功能、操作步骤、输入数据和期望的输出数据等

QTP——功能测试

一、前言（课设目的及内容） QTP是quicktest Professional的简称，是一种自动测试工具。使用QTP的目的是想用它来执行重复的手动测试，主要是用于回归测试和测试同一软件的新版本。因此你在测试前要考虑好如何对应用程序进行测试，例如要测试那些功能、操作步骤、输入数据和期望的输出数据等

使用ogg实现oracle到kafka的增量数据实时同步

使用ogg实现oracle到kafka的增量数据实时同步 ​ 彬彬 ​ 2022.04.07 一、OGG概述 OGG全称为Oracle GoldenGate，是由Oracle官方提供的用于解决异构数据环境中数据复制的一个商业工具。相比于其它迁移工具OGG的优势在于可以

数据库恢复技术总结

前面：出于预习数据库故障恢复的小项目，可能会有侧重于实际而会忽略部分非必要理论内容哈！ 一、事务介绍 事务是一个要么全做，要么全不做的操作序列，而且是一个不可分割的工作单位。 事务的四个特性 原子性(Atomicity)：操作序列要么全做，要么全不做。 一致性(Consistency)：在事务执行

089、Spark-RDD-检查点

所谓的检查点其实就是通过将RDD中间结果写入磁盘 由于血缘依赖过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果检查点之后有节点出现问题，可以从检查点开始重做血缘，减少了开销。 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。 缓存和检查点

数据库中数据存取、事务恢复处理、redo、undo和检查点

Data Access 数据存取 Physical blocks are those blocks residing on the diskBuffer blocks are the blocks residing temporarily in main memoryBlock movements between disk and main memory are initiated through the following two operationsinput(A) transfers th

02-Flink检查点

记录：Flink 检查点和状态后端在实际生产中用得特别多，通过学习记录，如果有不对的地方大家多多指教 1 Flink checkpoint实战篇 1.1 Flink配置 jobmanager.rpc.address: dw501 jobmanager.rpc.port: 6123 jobmanager.memory.process.size: 1600m taskmanager.memory.process.siz

RICOH 卡纸的 3处检查点

正常打印状态： 电脑端 ctrl+p 后 打印机处于【列印】状态，【资料指示灯】常亮，平均4秒出一张纸   当 【错误灯】亮起红色，打印机发出 【滴滴】的响声，则 出现 卡纸 问题  那么针对不同的 【卡纸】位置，打印机的 图形界面 会有不同的 显示状态    【卡纸】位置  即使是一个

大数据学习（31）—— flink流处理

这一篇很难懂，我也不懂。 有状态流处理 虽然数据流中的许多操作一次只查看一个单独的事件（例如事件解析器），但有些操作会记住多个事件的信息（例如窗口操作符）。这些操作称为有状态的。 有状态操作的一些示例： 当应用程序搜索某些事件模式时，状态将存储到目前为止遇到的事件序列。 当聚合

（5）badboy录制流程

① 录制脚本 1.打开badboy； 2.输入要录制的IP地址或域名； 3.点击圆形红色的启动标志； 4.进入网址，显示网页； 5.在“百度”中输入你要录制的内容（“badboy”），百度一下，进入搜到的新页面（下图中第二个窗口）； 6.badboy页面上左边Suite2/Test2/Step2下面的录制生成都为蓝色，说明已录制成功，点击停

（P74-78）数据库系统下-运行日志

文章目录 1.事务涉及到的元素2.不同的缓冲区策略会影响事务的持久性3.事务故障会影响事务的原子性4.怎样记录日志？5.Undo型日志及其故障恢复6.Redo型日志及其故障恢复7.Undo/Redo结合型日志及其故障恢复 1.事务涉及到的元素 数据库通常由元素构成 通常， 1 元素 = 1 磁盘块

Flink状态管理与Checkpoint实战——模拟电商订单计算过程中宕机的场景，探索宕机恢复时如何精准继续计算订单

Flink的状态与容错是这个框架很核心的知识点。其中一致检查点也就是Checkpoints也是Flink故障恢复机制的核心，这篇文章将详细介绍Flink的状态管理和Checkpoints的概念以及在生产环境中的参数设置。 什么是State状态？ 在使用Flink进行窗口聚合统计，排序等操作的时候，数据流的处理离不

Flink基础系列28-Flink容错机制

文章目录 一. 一致性检查点(checkpoint)二. 从检查点恢复状态三. Flink检查点算法四. 保存点(Savepoints)五.检查点和重启策略配置六. 状态一致性6.1 概述6.2 分类6.3 一致性检查点(Checkpoints) 七. Flink+Kafka 端到端状态一致性的保证参考: 一. 一致性检查点(checkpoi

JavaFlink开发的一些基本配置

默认情况下，检查点被禁用。要启用检查点，请在StreamExecutionEnvironment上调用enableCheckpointing(n)方法，其中n是以毫秒为单位的检查点间隔。 检查点的其他参数包括： exactly-once vs. at-least-once：你可以从这两种模式中选择一种模式传递给enableCheckpointing(n)方法。Exactly

【笔记】Ray Tune，超参最优化（2） ：将数据加载和训练过程封装到函数中；使用一些可配置的网络参数；增加检查点（可选）；定义用于模型调参的搜索空间

参考了PyTorch官方文档和Ray Tune官方文档 1、Hyperparameter tuning with Ray Tune — PyTorch Tutorials 1.9.1+cu102 documentation 2、How to use Tune with PyTorch — Ray v1.7.0 以PyTorch中的CIFAR 10图片分类为例，示范如何将Ray Tune融入PyTorch模型训练过程中。 Cod

2021年中国免疫检查点抑制剂市场趋势报告、技术动态创新及2027年市场预测

免疫检查点抑制剂市场的企业竞争态势      该报告涉及的主要国际市场参与者有Bristol-Myers Squibb Company、AstraZeneca plc、Merck & Co、Pfizer Inc、F. Hoffmann-La Roche Ltd、Incyte Corporation、NewLink Genetics Corporation、Celldex Therapeutics Inc、GlaxoSm

Flink——容错机制

状态一致性： 　　at-most-once：数据最多处理一次，可能缺失数据。 　　at-least-once：数据最少处理一次，可能重复处理。 　　exactlly-once：数据正确处理，不重复不缺失。   端到端（end-to-end）状态一致性： 　　内部保证：checkpoint 　　source端：外部源重设数据读取位置 　　sink端：幂等写入和

Flink：容错机制

一致性检查点（Checkpoints） Flink 故障恢复机制的核心，就是应用状态的一致性检查点 有状态流应用的一致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝（一份快照）；这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候 某一时刻,Flink中所有的Operator的当前State的全

hadoop学习 13 9.0 HDFS（后面内容的概括）

HDFS工作机制（概括，后面几篇文章会详细讲）： HDFS安全模式： 心跳机制 检查点机制 网络拓扑、机架感知 结点（DataNode）的动态上线、下线 管理命令：

Log4net配置检查点

有引用log4net.dll 有配置文件，Web.config或log4net.config 有section节 <configuration xmlns="http://schemas.microsoft.com/.NetConfiguration/v2.0"> <configSections> <section name="log4net" type="log4net.Config.Log4NetCon

Loadrunner-08-增强和优化脚本-检查点

  检查点：