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KingbaseES集群管理维护案例之---备库checkpoint分析
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。KingbaseES备机checkpoint是不能产生checkpoint WAL日志条目的，因为如果写这样类型的checkpoint的话，就会将接收的WAL打乱，那么日志将混乱，回放会出问题。 那么问题来了，备机支持checould not locate a valid checkpoint record
could not locate a valid checkpoint record 3. 执行修复命令：/usr/pgsql-11/bin/pg_resetwal -f /var/lib/pgsql/11/data PANIC: could not locate a valid checkpoint record - 系统运维 - 亿速云 (yisu.com)Flink-core小总结
Flink-core小总结 1. 实时计算和离线计算 1.1 离线计算 离线计算的处理数据是固定的 离线计算是有延时的，T+1 离线计算是数据处理完输出结果，只是输出最终结果 离线计算相对可以处理复杂的计算 1.2 实时计算 实时计算是实时的处理数据，数据从流入到计算出结果延迟低 实时计算是输Golang处理大数据时使用高效的Pipeline（流水线）执行模型
Golang被证明非常适合并发编程，goroutine比异步编程更易读、优雅、高效。本文提出一个适合由Golang实现的Pipeline执行模型，适合批量处理大量数据（ETL）的情景。 想象这样的应用情景：（1）从数据库A（Cassandra）加载用户评论（量巨大，例如10亿条）；（2）根据每条评论的用户ID、从数据库B（MySQL）关联用户资料mysql checkpoint
checkpoint机制，主要干的事情就是把脏页刷新到磁盘。 数据库只能保证最终一致性。你在数据库运行的时候，磁盘上的数据和内存中的数据不一致太正常了。 另外checkpoint也能保证数据库在挂了，或者出事了之后，缩短他的恢复时间。这个很好理解，MySQL有redo和binlog去保证事务的持久性。所以VMware vsphere 6.7部署步骤
各主机的IP和角色分配如下： 序号 主机名 IP地址 角色 1 AD.checkpoint.local 10.133.1.10/24 10.96.1.100/24(ip san) AD兼 存储 2 ex-node-1.checkpoint.local 10.133.1.20/24 ex节点1 3 ex-node-2.checkpoint.local 10.133.1.30/24 ex节点2 4 vcenter.checkpointnetty系列之:netty中的自动解码器ReplayingDecoder
目录简介ByteToMessageDecoder可能遇到的问题ReplayingDecoder的实现原理总结 简介 netty提供了一个从ByteBuf到用户自定义的message的解码器叫做ByteToMessageDecoder,要使用这个decoder，我们需要继承这个decoder，并实现decode方法，从而在这个方法中实现ByteBuf中的内容到用户自定义LOG: invalid primary checkpoint record/PANIC: could not locate a valid checkpoint record恢复方法
正常情况下lightdb/postgresql进程被杀或--mode=immediate模式停止的时候，是会进行正常恢复的。如下： 2022-04-23 08:27:28.085797C [unknown] zjh@postgres ::1(51378) walsender 57P03[2022-04-23 08:27:28 UTC] 0 [82739] FATAL: the database system is in recovery mode 202Flink实时计算-- Checkpoint和Savepoint 区别与理解
1. 什么是Savepoint和Checkpoint Savepoint 是一项可让我们为整个流应用程序生成”某个时间”点快照的能力。快照包含有关您输入源的位置信息，以及数据源读取到的偏移量信息以及整个应用程序状态信息。 我们可以使用 Chandy-Lamport 算法的变体在不停止应用程序的情况下获得全部状通俗理解Gradient Checkpoint机制（附代码）
目录： 简介 理解Gradient Checkpointing的基本概念 为什么我们需要存储中间结果？ Gradient Checkpointing到底是怎么工作的呢? 实验部分 结论 完整内容见微信公众号文章：https://mp.weixin.qq.com/s/IwcfUP_j6JYFXH_xhnWWJQBERT预训练tensorflow模型转换为pytorch模型
在Bert的预训练模型中，主流的模型都是以tensorflow的形势开源的。但是huggingface在Transformers中提供了一份可以转换的接口（convert_bert_original_tf_checkpoint_to_pytorch.py）。 但是如何在windows的IDE中执行呢？ 首先，需要安装transformers (可以挂国内清华、豆瓣源之类的加速)torch保存加载模型
目录三个核心函数状态字典定义只保存/加载模型参数（推荐做法）保存/加载整个模型断点训练checkpoint使用同一个文件中保存多个模型用一个模型的参数来初始化另一个不同模型不同设备保存/加载模型 三个核心函数 torch.save() torch.load() torch.nn.Module.load_state_dict() 状态字postgres control
PostgreSQL控制文件内容： 主要分为是三部分，初始化静态信息、WAL及检查点的动态信息、一些配置信息。 我们可以用过pg_controldata命令直接读取PostgreSQL控制文件内容： pg_controldata -D /usr/local/pgsql/data/ pg_control version number: 1201Catalo21. 说过的话就一定要办到 --- redo 日志（下）
redo 日志（下） 标签： MySQL 是怎样运行的 redo日志文件 redo日志刷盘时机 我们前边说mtr运行过程中产生的一组redo日志在mtr结束时会被复制到log buffer中，可是这些日志总在内存里呆着也不是个办法，在一些情况下它们会被刷新到磁盘里，比如： log buffer空间不足时 log buffer的大小是有HDFS元数据管理(checkpoint机制)
NameNode的主要职责是记录用户存储数据的数据元信息 元数据:文件块,文件存储位置,块大小,副本的个数,文件的权限...... 记录元数据的形式由两种 元数据存储在内存上:内存对象 元数据存储在磁盘上:内存对象的序列化文件 当客户端对HDFS上的数据进行操作以后,数据的元数据Keras 单机多卡训练模型
注意：此模式下不能用fit_generator() 方式训练 """ GPU test """ import os import sys os.system('pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple keras==2.3.1') from tensorflow.keras import Sequential from tensorflow.keras.mFlink 生产实践 性能问题
1. CDC 性能问题 问题描述: ChunkSplitter split chunks 耗时导致CheckPoint 超时 job重启 解决方案: 增大CheckPoint超时间隔增大Chunk.Size(需考虑数据源压力) 2. JM 和 TM 内存分配问题 问题描述: 当容器内存全部使用时，RM会kill 容器，重新申请容器，最终任务失败 解决方案:tensorflow 1.X 学习(为了浮现GMVASE论文)
1.关于tf.train.MonitoredTrainingSession with tf.train.MonitoredTrainingSession( master=master, is_chief=is_chief, checkpoint_dir=ckpt_dir, save_checkpoint_secs=None, log_step_count_steps=None,PyTorch之Checkpoint机制解析
PyTorch之Checkpoint机制解析 本文已授权极市平台, 并首发于极市平台公众号. 未经允许不得二次转载. 原文链接：https://www.yuque.com/lart/ugkv9f/azvnyg PyTorch 提供了一种非常方便的节省显存的方式，就是 Checkpoint 机制。这篇文章的目的在于更透彻的了解其内在的机制。 CheckFlink之state processor api读取checkpoint文件
什么是State Processor API 官方文档说明：https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.12/zh/dev/libs/state_processor_api.html 目的 使用 State Processor API 可以 读取、写入和修改 savepoints 和 checkpoints ,也可以转为SQL查询来分析和处理状态数据。定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Flink Checkpoint 机制：如何保证 barrier 和数据之间不乱序？
Flink Checkpoint 机制：如何保证 barrier 和数据之间不乱序？ 1 前言 1.1 什么是 state？ 要说 checkpoint，首先要从 state 聊起。之前有被问到对于 Flink state 的理解，state 的字面含义就是状态。所谓状态，它本身不难理解，简单的说，state 就是你在处理事件的时候需要保存的状态信息。Prometheus TSDB (Part 2): WAL and Checkpoint
Prometheus TSDB (Part 2): WAL and Checkpoint 本文译自Ganesh Vernekar 的 prometheus-tsdb-wal-and-checkpoint。 文章目录 Prometheus TSDB (Part 2): WAL and CheckpointIntroductionWAL BasicsWriting to WAL in Prometheus TSDBTypes of recordsWriting themHow itFlink实战问题（三）： Failed to rollback to checkpoint/savepoint
一、背景 Flink cdc 的sql做进行调整，添加where条件过滤、调整sql，现在进行升级重启，想从check poit恢复数据，出现一下问题 二：错误 Caused by: java.lang.IllegalStateException: Failed to rollback to checkpoint/savepoint hdfs://127.0.0.1/flink-checkpoints/78f7cb6b577f【Flink】Flink checkpoint 本地磁盘 没有清除
文章目录 1.概述 1.概述 有这样一个问题，就是我的checkpoint地址配置的是本地磁盘，然后我配置了只保留最新的五个checkpoint，但是我看taskmanager磁盘上checkpoint的数据会一直保留。这个应该怎么处理呢？ 配置如下 flinkProperties: state.backend: hashmap sta