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  • CHECKPOINT

    概要CHECKPOINT 描述预写式日志记录(WAL)每隔一段时间将一个检查点放在事务日志中。根据服务器配置参数 checkpoint_segments 和 checkpoint_timeout,每个数据库段实例设置自动检查点间隔。CHECKPOINT 命令在发出命令时强制立即检查点,而不等待计划的检查点。检查点是事务日志序列中的所有数据文件已更新以反映日志中的信息的一点。所有数据文件将刷新到磁盘。只有超级用户可以调用 CHECKPOINT。该命令不适用于正常操作。兼容性CHECKPOINT 是数据库语言扩展。
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  • 关于checkpoint cnt和checkpoint scn

    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> alter session set events immediate trace name CONTROLF level 10;Session altered.SQL> alter system checkpoint4 dup=1tablespace 0, index=1 krfil=1 prev_file=0unrecoverable scn: 0x0000.00000000 04232004 01:20:52Checkpointcnt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
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  • Checkpoint 源码解析

    cache也是可以持久化到磁盘,只不过是直接将partition的输出数据写到磁盘,而checkpoint是在逻辑job完成后,若有需要checkpoint的RDD,再单独启动一个job去完成checkpointcheckpoint的实现需要使用checkpoint都需要通过sparkcontext的setCheckpointDir方法设置一个目录以存checkpoint的各种信息数据,下面我们来看看该方法:def通过rdd.checkpoint()即可checkpoint此RDDdef checkpoint(): Unit = RDDCheckpointData.synchronized { if (context.checkpointDir.isEmpty的一个标记,并没有真正执行checkpoint。的话,那么我们需要先对parents checkpoint。
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  • 理解Flink checkpoint

    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?checkpoint执行流程.pngCheckpointCoordinator周期性的向该流应用的所有source算子发送barrier;当某个source算子收到一个barrier时,便暂停数据处理过程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
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  • Spark详解06容错机制Cache 和 Checkpoint Cache 和 Checkpoint

    因此,有必要将计算代价较大的 RDD checkpoint 一下,这样,当下游 RDD 计算出错时,可以直接从 checkpoint 过的 RDD 那里读取数据继续算。但 checkpoint 没有使用这种第一次计算得到就存储的方法,而是等到 job 结束后另外启动专门的 job 去完成 checkpoint 。问题:checkpoint 怎么实现?RDD 需要经过 这几个阶段才能被 checkpoint。有意思的是我在 driver program 里 checkpoint 了两个 rdd,结果只有一个(下面的 result)被 checkpoint 成功,pairs2 没有被 checkpoint,也不知道是val result = pairs1.join(pairs2)result.checkpoint问题:怎么读取 checkpoint 过的 RDD?
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  • flink checkpoint 源码分析 (一)

    checkpoint的核心类名为org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator。定期产生的checkpoint事件flink的checkpoint是由CheckpointCoordinator内部的一个timer线程池定时产生的,具体代码由ScheduledTrigger这个Runnable前后两次checkpoint间隔是否过小、以及下游与checkpoint相关tasks是否存活等检测,任意一个条件不满足的都不会执行真正的checkpoint动作。checkpoint.isDiscarded()) { LOG.info(Checkpoint + checkpointID + expired before completing.); checkpoint.abortExpiredcheckpoint.setCancellerHandle(cancellerHandle)) { checkpoint is already disposed!
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  • 聊聊flink的checkpoint配置

    执行的超时时间(单位milliseconds),超时没完成就会被abort掉minPauseBetweenCheckpoints用于指定checkpoint coordinator上一个checkpoint完成之后最小等多久可以出发另一个checkpoint,当指定这个参数时,maxConcurrentCheckpoints的值为1maxConcurrentCheckpoints用于指定运行中的checkpointstatefailOnCheckpointingErrors用于指定在checkpoint发生异常的时候,是否应该fail该task,默认为true,如果设置为false,则task会拒绝checkpointmetadata filestate.backend.incremental,默认为false,用于指定是否采用增量checkpoint,有些不支持增量checkpoint的backend会忽略该配置coordinator上一个checkpoint完成之后最小等多久可以出发另一个checkpoint),maxConcurrentCheckpoints(用于指定运行中的checkpoint最多可以有多少个
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  • torch.utils.checkpoint

    如果不需要与非检查点传递相比的确定性输出,则向检查点或checkpoint_sequential提供preserve_rng_state=False,以省略每个检查点期间的RNG状态的存储和恢复。因此,如果您将张量移动到run_fn内的一个新设备(“new”表示不属于的集合),那么与非checkpoint传递相比,确定性输出是无法保证的。torch.utils.checkpoint.checkpoint(function, *args, **kwargs)检查模型或者模型的一部分。通过将计算变为内存来进行检查点工作。torch.utils.checkpoint.checkpoint_sequential(functions, segments, input, **kwargs)用于检查点顺序模型的辅助函数。例:>>> model = nn.Sequential(...)>>> input_var = checkpoint_sequential(model, chunks, input_var)
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  • flink checkpoint 源码分析 (二)

    转发请注明原创地址http:www.cnblogs.comdongxiao-yangp8260370.html flink checkpoint 源码分析 (一)一文主要讲述了在JobManager端定时生成CheckpointDeclineTaskNotCheckpointingException(taskNameWithSubtask));51 52 LOG.error(Task received a checkpoint= op) { first call the legacy checkpoint code paths nonPartitionedStates.add(op.snapshotLegacyOperatorStateGiven this, we immediately emit the checkpoint barriers, so the downstream operators can start theirbarrier); } } 上述描述的触发checkpoint调用路径是针对source task的链路。
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  • 关于SparkStreaming中的checkpoint

    (1)使用checkpoint (2)自己维护kafka偏移量checkpoint配合kafka能够在特定环境下保证不丢不重,注意为什么要加上特定环境呢,这里有一些坑,checkpoint是对sparkstreaming但是checkpoint的最大的弊端在于,一旦你的流式程序代码或配置改变了,或者更新迭代新功能了,这个时候,你先停旧的sparkstreaming程序,然后新的程序打包编译后执行运行,会发现两种情况:有的同学可能会说,既然如此,直接把上次的checkpoint删除了,不就能启动了吗?但实际情况是大多数公司的代码都会频繁迭代和升级,与checkpoint刚好相悖,这样以来checkpoint的作用便显的有点没用了,既然还是需要自己维护offset状态, 那么不用checkpoint也罢所以果断弃用checkpoint,采用自己维护offset。
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  • 深入分析Kubelet Bootstrap Checkpoint

    Kubelet Bootstrap Checkpoint是对当前Node上带有Annotation:node.kubernetes.iobootstrap-checkpoint=true的Pods的Checkpoint当kubelet重启时,会检查checkpoint目录下各个Pods对应的checkpoint文件,加载所有的checkpoint文件,转换成Pod Object,然后启动这些Pods。最大的不同是,Kubelet Bootstrap Checkpoint是会对特定Pods的checkpoint,如果Pods通过API发生变更或者创建,那么最新的Pod数据会写入到Pod对应的checkpoint试想一下这种场景,Pod的Checkpoint Annotation在变更时被删除了,那么他的checkpoint文件就会被残留。其他注意事项 目前Bootstrap Checkpoint只是对本节点的特定Pods进行Checkpoint,并不包括其他Kubernetes Object的Checkpoint。
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  • Spark Streaming如何使用checkpoint容错

    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通常有状态的数据横跨多个batch流的时候,需要做checkpoint总结下:元数据的checkpoint是用来恢复当驱动程序失败的场景下 而数据本身或者RDD的checkpoint通常是用来容错有状态的数据处理失败的场景大多数场景下没有状态的数据或者不重要的数据是不需要激活checkpoint的,当然这会面临丢失少数数据的风险(一些已经消费了,但是没有处理的数据)如何在代码里面激活checkpoint?create DStreams ... ssc.checkpoint(sparkkmdcheckpoint) 设置在HDFS上的checkpoint目录 设置通过间隔时间,定时持久checkpoint
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  • Spark Persist,Cache以及Checkpoint

    Checkpoint最后一个是Checkpoint,这是在作业执行期间发生故障时对RDD分区的一种重用。在具有数百个节点的集群环境中运行时,节点故障很有可能发生。最佳策略是在出现故障时从某个 Checkpoint 恢复故障。Checkpoint 将 RDD 的某些 stage 保存在磁盘上并打破DAG的执行链条。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假设我们没有在第3个 stage 上进行 Checkpoint,并且在第4个 stege 或第5个 stage 上发生了一些故障。Checkpoint 会打破DAG执行链条,并将 Checkpoint 视为新的基线。
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  • 必会:关于SparkStreaming checkpoint那些事儿

    何时使能checkpoint必须为具有以下任何要求的应用程序启用checkpoint: 1.如何配置 checkpoint可以通过在容错,可靠的文件系统(例如,HDFS,S3等)中设置目录来启用checkpoint,在目录中将保存checkpoint信息。在失败后重新启动程序时,它将从checkpoint目录中的checkpoint数据重新创建StreamingContext。请注意,RDD的checkpoint会导致写入可靠存储的开销。这可能导致RDD被checkpoint的那些批次的处理时间增加。因此,需要谨慎设置checkpoint的间隔。在这种情况下,要么使用不同的checkpoint目录启动升级的应用程序,要么删除以前的checkpoint目录。
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  • Flink 能否动态更改 Checkpoint 配置?

    前段时间在社区邮件中看到有人提问是否可以动态开启 Checkpoint,昨天在钉钉群中又看到有个同学在问能够动态调整 Checkpoint 的时间,其实不仅仅是这些,在社区邮件和群里经常看到有问这块内容的问题,所以可以发现在 Flink 中其实关于 Checkpoint 相关的东西还是非常重要且解决起来比较麻烦,估计应该也困扰了不少人。不过今天的话题不是在于去讨论 Checkpoint 的机制,因为前面两个问题都涉及到了动态的去配置 Checkpoint 的参数(是否开启和 Checkpoint 的时间间隔),而 zhisheng 我在前面通过两个视频讲解了通过这个视频,虽然我是使用 Flink 和 Nacos 整合的,作业监听到了 Checkpoint 的配置做了修改,但是可以发现其实 Checkpoint 更改后其实是不生效的。另外给大家来看下邱从贤(负责 Flink State 相关)对能否动态配置 Checkpoint 的回答:?
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  • flink超越Spark的Checkpoint机制

    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。这样,操作算子还可以在创建 checkpoint n 的状态快照之前,继续处理属于checkpoint n + 1的数据。后台复制过程完成后,它会向checkpoint协调器(JobManager)确认checkpoint完成。
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  • WiredTiger存储引擎之三:Checkpoint原理

    Checkpoint执行过程是什么?Checkpoint执行触发的时机?1.1.1 Checkpoint包含的关键信息本质上来说,Checkpoint相当于一个日志,记录了上次Checkpoint后相关数据文件的变化。一个Checkpoint包含关键信息如下图所示:?,如果不明确指定其它名称,则新的checkpoint将自动取代上一次生成的checkpoint。1.1.3 Checkpoint执行的触发时机 触发checkpoint执行,通常有如下几种情况:按一定时间周期:默认60s,执行一次checkpoint;按一定日志文件大小:当Journal日志文件大小达到2GB(如果已开启),执行一次checkpoint;任何打开的数据文件被修改,关闭时将自动执行一次checkpoint。
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  • Flink源码阅读(一)--Checkpoint触发机制

    Checkpoint触发机制  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。checkpoint.isDiscarded()) {150 LOG.info(Checkpoint + checkpointID + expired before completing.);151checkpoint.setCancellerHandle(cancellerHandle)) {217 checkpoint is already disposed!checkpoint.isDiscarded()) {257 checkpoint.abortError(new Exception(Failed to trigger checkpoint, t));checkpoint.isDiscarded()) {25 如果是待处理的Checkpoint且没有被遗弃26 LOG.info(Discarding checkpoint {} because of
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  • Flink rocksdb如何做checkpoint

    userValueSerializer); backend.db.put(columnFamily, writeOptions, rawKeyBytes, rawValueBytes);数据是存起来了,但是当进行 checkpoint这就要从 RocksDBKeyedStateBackend 说起了了,这个类很好的说明了 checkpoint 与 rocksdb 还有 hdfs 的关系当进行 checkpoint 的时候并且要对 keyedSnapshotDirectory snapshotDirectory = prepareLocalSnapshotDirectory(checkpointId); LOG.trace(Local RocksDB checkpointdata file SnapshotResult metaStateHandle = null; Handles to new sst files since the last completed checkpoint我们都知道 checkpoint 是异步的,那么拥有 key state 的 operator 进行 notifyCheckpointComplete 的呢?
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  • Flink Checkpoint 原理剖析与应用实践

    Checkpoint 与 state 的关系 Checkpoint 是从 source 触发到下游所有节点完成的一次全局操作。Checkpoint 的执行机制在介绍 Checkpoint 的执行机制前,我们需要了解一下 state 的存储,因为 state 是 Checkpoint 进行持久化备份的主要角色。Checkpoint 执行机制详解本小节将对 Checkpoint 的执行流程逐步拆解进行讲解,下图左侧是 Checkpoint Coordinator,是整个 Checkpoint 的发起者,中间是由两个第一步,Checkpoint Coordinator 向所有 source 节点 trigger Checkpoint。?b.最后,当 Checkpoint coordinator 收集齐所有 task 的 state handle,就认为这一次的 Checkpoint 全局完成了,向持久化存储中再备份一个 Checkpoint
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