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.
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
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。
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checkpoint...checkpoint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：...通过rdd.checkpoint()即可checkpoint此RDD def checkpoint(): Unit = RDDCheckpointData.synchronized { if...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。
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
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？...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？
CheckPointBuffers将表和索引的脏页刷到磁盘： 1）会遍历数组BufferDescriptors[(id)]，判断buffer对应的状态是否为脏BM_DIRTY，将dirty的数据页标记为BM_CHECKPOINT_NEEDED
PostgreSQL在shutdown时会进行checkpoint。其流程如下。 1、在主进程中，会首先注册一个信号处理函数reaper，用于向checkpoint等子进程发送信号。...向checkpoint进程发送SIGUSR2信号 PostmasterMain(int argc, char argv[]) pqsignal_no_restart(SIGCHLD, reaper);...进程发送信号，即不会做checkpoint | if (Shutdown >= ImmediateShutdown || FatalError){ | pmState = PM_WAIT_DEAD_END...在checkpoint进程的for循环中，如果shutdown_requested为TRUE，则进入shutdown流程：stop每个sender进程，所有sender进程stop后，根据条件进行checkpoint...(false); | CreateCheckPoint(CHECKPOINT_IS_SHUTDOWN | CHECKPOINT_IMMEDIATE); | } |-- ... proc_exit(0);
PostgreSQL备机checkpoint是不能产生checkpoint WAL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checkpoint吗？他的checkpoint怎么做的？ PostgreSQL为了缩短恢复时间，备机上也支持checkpoint，即CreateRestartPoint。...memcpy(&checkPoint, XLogRecGetData(record), sizeof(CheckPoint)); ......(const CheckPoint *checkPoint) { ......这样的话就有问题了，如果主机很长时间都没有做checkpoint了，备机即使正常关闭，重启时，也会从上一个checkpoint开始恢复，这样也会恢复很长时间；并且多次重启也需要从上一次checkpoint
其流程如下： 1、在主进程中使用，会首先一个信号处理函数区域，向checkpoint等子进程注册发送信号。...向checkpoint进程发送SIGUSR2 PostmasterMain(int argc, char *argv[]) pqsignal_no_restart（SIGCHLD，收割者）； /* 处理子终止...SignalChild(SIGUSR2);//向checkpoint进程发送SIGUSR2信号 } ... } 2、checkpoint 同样，同样是一个处理函数ReqShutHandler，主处理进程注册发送过来的...在checkpoint进程的for循环中，如果shutdown_requested为TRUE，则进程关闭停止每个进程，所有进程停止后，所有进程停止后，根据条件进行检查点：CreateRestartPoint...(false); | CreateCheckPoint(CHECKPOINT_IS_SHUTDOWN | CHECKPOINT_IMMEDIATE); | } |-- ...
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...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 WAL log的最大数量...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
PG：checkpoint是什么 Checkpoint是PG中的核心概念。然而会有用户对此比较陌生，不知道如何调优。本文解释checkpoint及如何调优，希望对数据库内核理解有所帮助。...这就是CHECKPOINT需要干的活之一。 ? Checkpoint的目的就是确保脏页刷写到磁盘，然后该脏页对应的WAL及之前的WAL就可以删除回收了。...控制checkpoint平稳的参数为： test=# SHOW checkpoint_completion_target; checkpoint_completion_target ----------...下一个问题是：什么时候进行checkpoint呢？...后台写进程会将脏页刷写到磁盘，然而许多情况下，更多工作是由checkpoint进程本身完成，因此关注checkpoint比后台写进程有意义。
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。
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[当前设备+张量参数设备]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)[source]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)[source]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)
1.14.4 代码 StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 启用 checkpoint...文件存储) env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new FileSystemCheckpointStorage("file:///c:/cdc/checkpoint.../")); // savepoint存储位置 // env.setDefaultSavepointDirectory("file:///c:/cdc/checkpoint/"); // 超时时间，checkpoint...模式 值 描述 EXACTLY_ONCE 每条数据只会被处理一次 AT_LEAST_ONCE 至少执行一次 ExternalizedCheckpointCleanup 外部checkpoint清除策略...值 描述 DELETE_ON_CANCELLATION 取消job时删除,只有job执行失败的场景会保留checkpoint RETAIN_ON_CANCELLATION 取消job时保留
转发请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/8260370.html flink checkpoint 源码分析 （一）一文主要讲述了在JobManager...executionId); 54 55 } 56 } 57 else { 58 LOG.debug("Declining checkpoint...taskNameWithSubtask, executionId); 59 60 // send back a message that we did not do the checkpoint...barriers, so the downstream operators // can start their checkpoint work as soon as...barrier"); } } 上述描述的触发checkpoint调用路径是针对source task的链路。
checkpoint是保证Flink状态容错的重要机制，通过checkpoint可以实现不同的数据语义，也就是我们所说的Exactly-Once与At-Least-Once，通过不同的checkpoint...机制实现不同的数据语义，这里所说的机制表示的是checkpoint对齐机制：对齐，实现Exactly-Once语义，不对齐，实现At-Least-Once语义。...对齐机制 LOG.warn("{}: Received checkpoint barrier for checkpoint {} before completing current checkpoint...{}. " + "Skipping current checkpoint...不会发生数据缓存，会直接交给下游去处理，checkpoint信息会被缓存在一个CheckpointBarrierCount类型的队列中，CheckpointBarrierCount标识了一次checkpoint
，flink 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...Aborting checkpoint....Aborting checkpoint....checkpoint动作。
（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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