当某个RDD的部分数据丢失时候,Saprk会根据记录的世系关系找到该RDD的父RDD以及更上级的RDD.只需要将该RDD依赖的上级RDD重新计算就可以将该RDD进行恢复. Directed Acyclic Graph DAG RDD  的有向无环图构建过程,就是不停将Spark代码中刚一系列的RDD转化操作以世系关系的形式记录下来.…

RDD的容错机制 RDD实现了基于Lineage的容错机制.RDD的转换关系,构成了compute chain,可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage.在部分计算结果丢失时,只需要根据这个Lineage重算即可. 图1中,假如RDD2所在的计算作业先计算的话,那么计算完成后RDD1的结果就会被缓存起来.缓存起来的结果会被后续的计算使用.图中的示意是说RDD1的Partition2缓存丢失.如果现在计算RDD3所在的作业,那么它所依赖的Partition0.1.3…

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同时还需要消耗更多的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.但是,如果更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此,RDD只支持粗粒度转换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息…

引入 一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新. 面向大规模数据分析,数据检查点操作成本非常高,须要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,而网络带宽往往比内存带宽低得多,同一时候还须要消耗很多其它的存储资源. 因此,Spark选择记录更新的方式.可是,假设更新粒度太细太多,那么记录更新成本也不低.因此.RDD仅仅支持粗粒度转换,即仅仅记录单个块上运行的单个操作,然后将创建RDD的一系列变换序列(每一个RDD都包括了他是怎样由其它RDD变换过来的以及怎样重建…

数据流容错机制 该文档翻译自Data Streaming Fault Tolerance,文档描述flink在流式数据流图上的容错机制. ------------------------------------------------------------------------------------------------- 一.介绍 flink提供了可以一致地恢复数据流应用的状态的容错机制,该机制保证即使在错误发生后,反射回数据流记录的程序的状态操作最终仅执行一次.值得注意的是,该保证可…

Storm学习笔记 - 消息容错机制 文章来自「随笔」 http://jsynk.cn/blog/articles/153.html 1. Storm消息容错机制概念 一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录自己emit(发射)的tuple(消息元祖),当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射. Storm通过调用Spout的nextTuple()发送一个tuple.为实现可靠的消息处理,首先要给每个发出的tuple带上唯一的ID,并且将ID作为参数传递给So…

storm消息容错机制(ack-fail) 1.介绍 在storm中,可靠的信息处理机制是从spout开始的. 一个提供了可靠的处理机制的spout需要记录他发射出去的tuple,当下游bolt处理tuple或者子tuple失败时spout能够重新发射. Storm通过调用Spout的nextTuple()发送一个tuple.为实现可靠的消息处理,首先要给每个发出的tuple带上唯一的ID,并且将ID作为参数传递给SpoutOutputCollector的emit()方法:collector.e…

一. 容错机制 1.背景 要理解Spark Streaming提供的容错机制,先回忆一下Spark RDD的基础容错语义: 1.RDD,Ressilient Distributed Dataset,是不可变的.确定的.可重新计算的.分布式的数据集.每个RDD都会记住确定好的计算操作的血缘关系, (val lines = sc.textFile(hdfs file); val words = lines.flatMap(); val pairs = words.map(); val wordCou…

Apache Flink提供了一种容错机制,可以持续恢复数据流应用程序的状态.该机制确保即使出现故障,程序的状态最终也会反映来自数据流的每条记录(只有一次). 从容错和消息处理的语义上(at least once, exactly once),Flink引入了state和checkpoint. state一般指一个具体的task/operator的状态.而checkpoint则表示了一个Flink Job,在一个特定时刻的一份全局状态快照,即包含了所有task/operator的状态. Flin…

Storm入门教程 1. Storm基础 Storm Storm主要特点 Storm基本概念 Storm调度器 Storm配置 Guaranteeing Message Processing(消息处理保障机制) Daemon Fault Tolerance(守护线程容错机制) 当worker死掉时会发生什么? 当node死掉时会发生什么? 当Nimbus或者Supervisor daemons死掉时会发生什么? Nimbus是否会出现单独失败的状况? Storm怎样保证数据处理? 理解Storm…