一.简介 流应用程序必须保证7*24全天候运行,因此必须能够适应与程序逻辑无关的故障[例如:系统故障.JVM崩溃等].为了实现这一点,SparkStreaming需要将足够的信息保存到容错存储系统中,以便它可以从故障中恢复. 检查点有两种类型. 1.元数据检查点 将定义流式计算的信息保存到容错存储系统[如HDFS等].这用于从运行流应用程序所在的节点的故障中恢复. 元数据包括: 1.配置 用于创建流应用程序的配置. 2.DStream操作 定义流应用程序的DStream操作集. 3.不完整的批次…

转发请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7994357.html spark-streaming定时对 DStreamGraph 和 JobScheduler 做 Checkpoint,来记录整个 DStreamGraph 的变化和每个 batch 的 job 的完成情况,Checkpoint 发起的间隔默认的是和 batchDuration 一致:即每次 batch 发起.提交了需要运行的 job 后就做 Checkpoint.另外在…

sparkstreaming关于偏移量的管理 在 Direct DStream初始化的时候,需要指定一个包含每个topic的每个分区的offset用于让Direct DStream从指定位置读取数据. offsets就是步骤4中所保存的offsets位置 读取并处理消息 处理完之后存储结果数据 用虚线圈存储和提交offset只是简单强调用户可能会执行一系列操作来满足他们更加严格的语义要求.这包括幂等操作和通过原子操作的方式存储offset. 最后,将offsets保存在外部持久化数据库如 HBa…

在SQL Server中有一个非常重要的命令就是CheckPoint,它主要作用是把缓存中的数据写入mdf文件中. 其实在我们进行insert, update, delete时,数据并没有直接写入数据库对应的mdf文件中,而是写入了缓存里,这有点像电驴,因为过于频繁的写入会使磁盘的寿命大大减小. 从上图可以直观的看出.只有当发生checkpoint时,数据才会被写入mdf数据文件. checkpoint的语法为: CHECKPOINT [ checkpoint_duration ],其中chec…

  checkpoint 检查点 checkpoint,即检查点.在undolog中写入检查点,表示在checkpoint前的事务都已经完成commit或者rollback 了,也就是检查点前面的事务已经不存在数据一致性的问题了.那这个checkpoint如何去实现呢.其实实现的机制很简单,就是周期性的往 undolog里面写入.当然这个写入肯定不是随随便便的往里写,在往里写的时候,肯定要检查前面的事务是否完成. 这个时候就会带来一个问题,因为数据库是一直在运行的,也就是事务是在不断启动的,同时…

参考:http://www.cnblogs.com/qiangshu/p/5241699.htmlhttp://www.cnblogs.com/biwork/p/3366724.html 1. CheckPoint 检查点    使重新执行的包从原先的失败点开始执行; 比如有5个步骤,第三个错了,修复后重新执行的时候,前2个不必重复    设置checkpoint,跳过上一次已经成功执行过一些步骤而直接从失败的地方重新开始执行    当执行包失败时,Checkpoint可以将这个信息保存在che…

1.实时插入mysql时遇到的问题,使用的updateStaeBykey有状态的算子 必须设置checkpoint  如果报错直接删掉checkpoint 在创建的时候自己保存偏移量即可 再次启动时读取正确偏移量就行了 管他checkpoint  无关的事了 实时插入时有个问题是怎么进行mysql的数据覆盖 掉一批次的值: 1.使用局部更新的sql : insert into area_user_amt (date,country,provence,amt) values('${datekey}…

上一章的结尾我们留下了一个问题,就是在上一章所介绍的模型中,恢复管理器必须要通过全篇扫描整个undolog进行日志恢复,这样做显然是没有太大必要的,因为系统中断肯定是在最后几个事务受到影响,前面的事务应该已经完成commit或者rollback了,不会出现abort的情况,那我们如何知道哪些事务受到了影响呢,如果我们知道了哪一些事务受到了影响,那我们就可以不用全篇进行扫描,而仅仅扫描很小的一部分就可以了.下面就介绍下,数据库如何知道哪些事务受到了影响,数据库为了得到这个目的,引入了检查点(che…

checkpoint checkpoint(检查点)是Spark为了避免长链路,大计算量的Rdd不可用时,需要长时间恢复而引入的.主要就是将通过大量计算而获得的这类Rdd的数据直接持久化到外部可靠的存储体系中(一般为hdfs文件).在以后再需要从这个Rdd获取数据时,直接从检查点获取数据从而避免了从头重新计算Rdd的数据. 生成checkpoint checkpoint是在job执行结束后再启动专门的checkpoint job生成的(完成job的action方法之后),也就是说需要checkp…

SparkStreaming概述 SparkStreaming是Spark核心API的一个扩展,它对实时流式数据的处理具有可扩展性.高吞吐量.可容错性等特点. SparkStreaming原理 SparkStreaming接收实时的输入数据流,然后将这些数据切分为批数据供Spark引擎处理,Spark引擎将数据生成最终的结果数据. 使用DStream从Kafka和HDFS等源获取连接的数据流.DStream是一系列连续的RDD组成. SparkStreaming数据源 基本源:HDFS等文件系统…