Checkpointing Tutorial for TensorFlow, Keras, and PyTorchThis post will demonstrate how to checkpoint The Keras docs provide a great explanation of checkpoints (that I'm going to gratuitously leverage here from a previous Job in your Jupyter notebook.Keras? --env flag specifies the environment that this project should run on (Tensorflow 1.3.0 + Keras 2.0.6 --env flag specifies the environment that this project should run on (Tensorflow 1.3.0 + Keras 2.0.6
Keras库通过回调API提供Checkpoint功能。 ModelCheckpoint回调类允许你定义检查模型权重的位置在何处，文件应如何命名，以及在什么情况下创建模型的Checkpoint。 # Checkpoint the weights when validation accuracy improves from keras.modelsimport Sequential from keras.layersimport # How to load and use weights from a checkpoint from keras.modelsimport Sequential from keras.layersimport # Checkpoint the weights when validation accuracy improves from keras.modelsimport Sequential from keras.layersimport # How to load and use weights from a checkpoint from keras.modelsimport Sequential from keras.layersimport
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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.
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。
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
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
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。
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？
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
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
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)
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
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。
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
这个参数可以传入一些其他待执行的函数，在训练过程中，每一个epoch会调用一次列表中的callbacks 在下面这个例子中设置monitor='val_acc'来保存训练过程中验证集准确率最高的模型 checkpoint y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test), callbacks=[checkpoint https://yq.aliyun.com/articles/599528 https://keras.io/zh/callbacks/#_4 # checkpoint # https://keras.io str(LearningRate)+',DropRate='+str(DropoutRate) FileNamePy=os.path.basename(__file__).split('.')[-2] checkpoint_filepath = FileNamePy+ArgName checkpointer_val_best = ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_filepath, monitor
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。
前言 学习总结Flink SQL checkpoint的使用，主要目的是为了验证Flink SQL流式任务挂掉后，重启时还可以继续从上次的运行状态恢复以继续运行。 验证方式 Flink SQL流式增量读取Hudi表然后sink MySQL表，任务启动后处于running状态，先查看sink表有数据，然后将对应的yarn kill掉，再通过设置的checkpoint Flink SQL流式增量读取Hudi表可以参考Flink SQL增量查询Hudi表 版本 Flink 1.14.3 Hudi 0.12.1 Checkpoint 参数 -- checkpoint间隔时间 ，单位毫秒，没有默认值，如果想开启checkpoint，需要将该参数设置一个大于0的数值 set execution.checkpointing.interval=1000; -- checkpoint execution.checkpointing.max-concurrent-checkpoints=1; set state.checkpoints.num-retained=3; set execution.checkpointing.externalized-checkpoint-retention
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