print(“释放缓存之后，直接从rdd的依赖链重新读取”) print(join_result_rdd.count())
想象一下，每秒有超过8500条微博被发送，900多张照片被上传到Instagram上，超过4200个Skype电话被打，超过78000个谷歌搜索发生，超过200万封电子邮件被发送（根据互联网实时统计）。
Saver类添加ops来在检查点之间保存和恢复变量，它还提供了运行这些操作的方便方法。检查点是私有格式的二进制文件，它将变量名映射到张量值。检查检查点内容的最佳方法是使用保护程序加载它。保护程序可以自动编号检查点文件名与提供的计数器。这允许您在训练模型时在不同的步骤中保持多个检查点。例如，您可以使用训练步骤编号为检查点文件名编号。为了避免磁盘被填满，保护程序自动管理检查点文件。例如，他们只能保存N个最近的文件，或者每N个小时的培训只能保存一个检查点。通过将一个值传递给可选的global_step参数以保存()，可以对检查点文件名进行编号:
检查点通过恢复状态和对应流位置来实现 Flink 状态容错，从而为应用程序提供与无故障执行相同的语义。
MongoDB Manual (Version 4.2）> Storage > Storage Engines > WiredTiger Storage Engine
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？
提示：公众号展示代码会自动折行，建议横屏阅读 1 MLOG CHECKPOINT是什么 在MySQL 5.7存储引擎InnoDB崩溃恢复中，我们一定看到过MLOG_CHECKPOIN的身影。从上一个检查点(LOG CHECKPOINT)开始，进行第一次redo日志扫描(参考函数recv_group_scan_log_recs() )，就是要找到MLOG_CHECKPOINT。那么MLOG_CHECKPOINT是用来做什么的？ 大家都知道在InnoDB恢复的过程，是先应用redo日志，再执行undo操作。
有几个WAL相关的配置参数会影响数据库性能。本节将解释它们的使用。关于服务器配置参数的设置的一般信息请参考Chapter 19。
本文主要总结的是五个核心后台进程（PMON、SMON、CKPT、DBWn、LGWR），理解这些进程的概念是Oracle学习的内功，是TroubleShooting和优化的基础，以下内容参考了Oracle编程艺术、官方文档Concept、OCP考试指南及行业大牛的总结。不到位的地方，请务必指出。
对任何数据库系统而言，对显而易见的故障，应当避免发生本文列出了Oracle常见的故障并给出了解决方案，同时列出了一些日常规划。
1、tf.train.queue_runner.add_queue_runner函数
去回收站对应目录下观察一下，得出的结论是：无法创建目录employee，因为employee文件已经存在，自然导致employee_salary.txt文件不能放回收回站:
大家应该都用Python进行过数据分析吧，Pandas简直就是数据处理的第一利器。但是不知道大家有没有试过百万级以上的数据，这时候再用Pandas处理就是相当的慢了。
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，它是容错、不可变的 分布式对象集合。
oracle的shutdown命令用来关闭当前实例，有4个可选参数：normal、transactional、immediate和abort。不带参数时默认是normal。
将数据从一个服务器复制到另一个服务器的过程就是PG复制。源数据库服务器通常称为Master，而接收复制数据的数据库服务器称为Replica服务器。
Oracle实例失败多为实例非一致性关闭所致，通常称为崩溃(crash)。实例失败的结果等同于shutdown abort。
Kubernetes v1.25 引入了容器检查点 API 作为 alpha 特性。这提供了一种在不停止容器的情况下备份和恢复运行在 Pod 中的容器的方式。此功能主要用于调试分析，但任何 Kubernetes 用户都可以利用常规备份和恢复功能。
数据库管理系统必须保证被强行终止的事务对数据库和其他事务没有任何影响 ——恢复机制
随着自动化测试技术的发展，新兴的开源自动化测试工具崛起，例如：Selenium、Cypress等。但是老牌的自动化测试工具也在不断的更新与迭代，本篇介绍一下作者之前在使用UFT（QTP）时的一些总结。
点开来具体查看发现Active NameNode和Stanby NameNode都有上一次检查点的告警。
Flink 中的每个函数和操作符都可以是有状态的（请参阅使用状态了解详细信息）。有状态函数在处理单个元素/事件时存储数据。
导读：本文作者是来自Percona的支持工程师 Vinodh Krishnaswamy 和 Aayushi Mangal。这篇文章主要介绍了MongoDB中两个引擎之间的差异，并在文章结尾处给出了表格对比总结。全文约2050字，阅读需要5分钟。
为了在发生故障时提供持久性，MongoDB使用预写日志记录到磁盘journal文件中。
原文：https://www.enmotech.com/web/detail/1/784/1.html
Flink1.14.2 Release版本已经在12月16日发布，主要是修复了Log4j导致的可执行任意代码的漏洞问题，但是还有一些非常重要的功能更新。
流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态计算观察每个独立的事件，Storm就是无状态的计算框架，每一条消息来了以后和前后都没有关系，一条是一条。比如我们接收电力系统传感器的数据，当电压超过240v就报警，这就是无状态的数据。但是如果我们需要同时判断多个电压，比如三相电路，我们判断三相电都高于某个值，那么就需要将状态保存，计算。因为这三条记录是分别发送过来的。
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。
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在Oracle数据库系统中，写日志和写数据文件是数据库中消耗I/O较大的两种操作。在这两种操作中，写数据文件属于分散写，写日志文件是顺序写，因此为了保证数据库的性能和数据的安全，通常数据库都是在提交（COMMIT）完成之前要先保证Redo日志条目都被写入到日志文件中，才会给用户反馈提交完成的通知（Commit complete.），而保存在Buffer Cache中的脏块会不定期地、分批地写入到数据文件中。也就是说，日志写入和提交操作是同步的，而数据写入和提交操作是不同步的，修改的数据并不是在用户提交后就立马写入数据文件中。这样就存在一个问题，当数据库崩溃的时候并不能保证Buffer Cache里面的脏数据全部写入到数据文件中，那么在实例启动的时候就要使用日志文件进行恢复操作，将数据库恢复到崩溃之前的状态，从而保证数据的一致性。那怎么确定该从何时、从哪里开始恢复呢，Oracle使用了检查点（Checkpoint）来进行确定。
事务(Transaction)是用户定义的一个数据库操作序列，这些操作要么全做，要么全不做，是一个不可分割的工作单位。
这篇文章改编自2017年柏林Flink Forward上Piotr Nowojski的演讲。你可以在Flink Forward Berlin网站上找到幻灯片和演示文稿。
Storm需要自己实现有状态的计算，比如借助于自定义的内存变量或者redis等系统，保证低延迟的情况下自己去判断实现有状态的计算，但是Flink就不需要这样，而且作为新一代的流处理系统，Flink非常重视。
RDD（弹性分布式数据集） 是 PySpark 的基本构建块，是spark编程中最基本的数据对象； 它是spark应用中的数据集，包括最初加载的数据集，中间计算的数据集，最终结果的数据集，都是RDD。 从本质上来讲，RDD是对象分布在各个节点上的集合，用来表示spark程序中的数据。以Pyspark为例，其中的RDD就是由分布在各个节点上的python对象组成，类似于python本身的列表的对象的集合。区别在于，python集合仅在一个进程中存在和处理，而RDD分布在各个节点，指的是【分散在多个物理服务器上的多个进程上计算的】 这里多提一句，尽管可以将RDD保存到硬盘上，但RDD主要还是存储在内存中，至少是预期存储在内存中的，因为spark就是为了支持机器学习应运而生。 一旦你创建了一个 RDD，就不能改变它。
大部分基本上都是用于内部研究、测试等场景，但是为了避免很多麻烦，必要的备份还是必须的。
Flink内置了一些基本数据源和接收器，并且始终可用。该预定义的数据源包括文件，目录和插socket，并从集合和迭代器摄取数据。该预定义的数据接收器支持写入文件和标准输入输出及socket。
RDD检查点（Checkpoint）是Spark Core计算过程中的容错机制。通过将RDD的数据与状态持久化，一旦计算过程出错，就可以从之前的状态直接恢复现场，而不必从头重算，大大提高了效率与可靠性。本文从之前已经研究过的RDD类入手，探索一下检查点的具体实现。
概述 接口自动化概述 众所周知，接口自动化测试有着如下特点： 低投入，高产出。 比较容易实现自动化。 和UI自动化测试相比更加稳定。 如何做好一个接口自动化测试项目呢？ 我认为，一个“好的”自动化测试项目，需要从“时间”、“人力”、“收益”这三个方面出发，做好“取舍”。 不能由于被测系统发生一些变更，就导致花费了几个小时的自动化脚本无法执行。同时，我们需要看到“收益”，不能为了总想看到100%的成功，而少做或者不做校验，但是校验多了维护成本一定会增多，可能每天都需要进行大量的维护。 所以做好这三个方面的平衡
首先，我们将讨论支持InnoDB克隆技术的一些内部产品。MySQL企业版备份（MEB）是一种企业级产品，可为MySQL提供备份和恢复。在各种类型的备份中，我们关注下面两种类型：
我认为，一个“好的”自动化测试项目，需要从“时间”、“人力”、“收益”这三个方面出发，做好“取舍”。
第一部分讨论如何大规模执行checkpoint。 最后一部分解释了一些关于规划要使用多少资源的最佳实践。
为了模拟生产环境中实时产生的订单数据，这里我们自己定义一个数据源来源源不断的产生模拟订单数据
预写式日志write ahead log，是数据库保证数据完整性的重要数据结构。数据库管理器将数据库发生的变更记录写入wal日志缓冲区，进而写入wal日志文件中，在数据库崩溃时利用wal日志进行重演恢复，这几乎是所有数据库的统一实现原理。
FAST_START_MTTR_TARGET初始化参数可以简化实例或系统故障的恢复时间配置。MTTR指导可将FAST_START_MTTR_TARGET值转换为多个参数，以便在所需时间内（或者在尽量接近此时间的范围内）启用实例恢复。请注意，将FAST_START_MTTR_TARGET参数显式设置为0会禁用MTTR指导。
我们坑你遇到的失败或错误分为两大类：物理和逻辑。物理错误一般是硬件错误或使用数据库的应用程序中的软件错误，而逻辑错误一般在终端用户级别（数据库用户和管理员）。
通过参数FAST_START_MTTR_TARGET可以指定数据库执行单实例的崩溃恢复所要花费的秒数（由后台进程SMON实现），可以认为是一个加快实例恢复的参数。基于内部统计信息，增量检查点会自动调整检查点目标，以满足FAST_START_MTTR_TARGET的要求。在Oracle 8i中，初始化参数FAST_START_IO_TARGET会使增量检查点自动调整其目标，从而使恢复所需的数据块数量不多于FAST_START_IO_TARGET设置的值。自Oracle 9i开始，已弃用此参数，取而代之的是参数FAST_START_MTTR_TARGET，并且该参数已成为优化增量检查点目标的首选方法。
RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。 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。
本文分两部分， 第一部分概念介绍，重在理解。 第二部分通过MySQL Innodb中的具体实现，加深相关知识的印象。 本文的原意是一篇个人学习笔记，为了避免成为草草记录一下的流水账，尝试从给人介绍的角度开写。但在整理的过程中，越来越感觉力不从心，一是细节太多了，原以为足够了解的一个小知识点下可能隐藏了很多细节；二是内容与范围的取舍，既想有点技术性避免空谈，又不想陷入枯燥冗长的小细节描述。几番折腾，目前的想法把坑填上，能写完就不错了，你读起来有不顺或错误的地方请见谅，欢迎反馈。
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