在PG的众多参数中,参数checkpoint相关的几个参数颇为神秘.这些参数与checkpoint的调度有关,对系统的稳定性还是比较重要的,下面我们为大家解析一下,这要先从PG的数据同步机制谈起. PG的数据同步机制 众所周知,数据库的后台进程在执行用户事务时,发生的数据更改是先写入缓冲池中,对应PG就是shared buffers.PG的缓冲池一般设置为总内存的1/4左右,缓冲池里面的这些数据更改,在事务提交时,是无需同步写入到磁盘的.因为在事务提交时,会先写入WAL日志,有了WAL日志,就可…

Oracle checkpoint详解 topcheckpoint扫盲 top什么是checkpoint 在数据库系统中,写日志和写数据文件是数据库中IO消耗最大的两种操作,在这两种操作中写数据文件属于分散写,写日志文件是顺序写,因此为了保证数据库的性能,通常数据库都是保证在提交(commit)完成之前要先保证日志都被写入到日志文件中,而脏数据块着保存在数据缓存(buffer cache)中再不定期的分批写入到数据文件中.也就是说日志写入和提交操作是同步的,而数据写入和提交操作是不同步的.这样就…

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. org.apache.flink.runtime.checkpoint.CheckpointCoordinator CheckpointCoordinator主要作用是协调operators和state的分布式快照.它通过向相关的tasks发送触发消息和从各tasks收集确认消息(Ack)来完成checkpo…

转发请注明原创地址http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/8029356.html checkpoint是Flink Fault Tolerance机制的重要构成部分,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time…

HDFS CheckPoint && SavePoint 标签(空格分隔): Hadoop HDFS CheckPoint HDFS 将文件系统的元数据信息存放在 fsimage 和一系列的 edits 文件中. 在启动 HDFS 集群时,系统会先加载 fsimage,然后逐个执行所有Edits文件中的每一条操作,来获取完整的文件系统元数据. 文件 HDFS 的存储元数据是由 fsimage 和 edits 文件组成.fsimage 存放上次 checkpoint 生成的文件系统元数据(并…

一.Checkpoint相关源码分为四个部分 1.Checkpoint的基本使用:spark_core   &   spark_streaming 2.初始化的源码 3.Checkpoint的job生成及执行的过程 4.读Checkpoint的过程 二.Checkpoint的基本使用 Checkpoint可以是还原药水.辅助Spark应用从故障中恢复.SparkStreaming宕机恢复,适合调度器有自动重试功能的.对于 SparkCore 则适合那些计算链条超级长或者计算耗时的关键点进行 Ch…

flink web页面中提供了针对Job Checkpoint相关的监控信息.Checkpoint监控页面共有overview.history.summary和configuration四个页签,分别对Checkpoint从不同的角度进行了监控,每个页面中都包含了与Checkpointing相关的指标. 一.overview overview页签中宏观地记录了flink应用中Checkpoint的数量以及Checkpoint的最新记录,包括失败和完成的Checkpoint记录. overview…

  public class StreamTaskState implements Serializable, Closeable { private static final long serialVersionUID = 1L; private StateHandle<?> operatorState; private StateHandle<Serializable> functionState; private HashMap<String, KvStateSnaps…

http://wenku.baidu.com/link?url=R-QoZXhc918qoO0BX6eXI9_uPU75whF62vFFUBIR-7c5XAYUVxDRX5Rs6QZR9hrBnUdMdVHNSHdjYtv7i28lCSng1iuWO620ML_wqJZYFge Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.g…

本文为SparkStreaming源码剖析的第三篇,主要分析SparkStreaming启动过程. 在调用StreamingContext.start方法后,进入JobScheduler.start方法中,各子元素start方法的调用顺序如下: private var eventLoop : EventLoop[JobSchedulerEvent] = null val listenerBus = new StreamingListenerBus() private val jobGenerat…

li,ol.inline>li{display:inline-block;padding-right:5px;padding-left:5px}dl{margin-bottom:20px}dt,dd{line-height:20px}dt{font-weight:700}dd{margin-left:10px}.dl-horizontal{*zoom:1}.dl-horizontal:before,.dl-horizontal:after{display:table;line-height:0;…

目录 Pytorch版本yolov3源码阅读 1. 阅读test.py 1.1 参数解读 1.2 data文件解析 1.3 cfg文件解析 1.4 根据cfg文件创建模块 1.5 YOLOLayer 1.6 初始化模型 1.7 加载权重 1.8 计算mAP 2. 阅读train.py 2.1 参数解读 2.2 随机初始化 2.3 设置优化器 2.4 更新优化器 2.5 loss指标 2.6 checkpoint相关 3. 阅读detect.py 3.1 参数解读 3.2 预测框的获取 3.2 核…

RDD RDD初始參数:上下文和一组依赖 abstract class RDD[T: ClassTag]( @transient private var sc: SparkContext, @transient private var deps: Seq[Dependency[_]] ) extends Serializable 下面须要细致理清: A list of Partitions Function to compute split (sub RDD impl) A list of De…

Hadoop源代码分析(一) 关键字: 分布式云计算 Google的核心竞争技术是它的计算平台.Google的大牛们用了下面5篇文章,介绍了它们的计算设施. GoogleCluster:http://research.google.com/archive/googlecluster.html Chubby:http://labs.google.com/papers/chubby.html GFS:http://labs.google.com/papers/gfs.html BigTable:ht…

本文是博主阅读Flink官方文档以及<Flink基础教程>后结合自己理解所写,若有表达有误的地方欢迎大伙留言指出. 1.  前言 流式计算分为有状态和无状态两种情况,所谓状态就是计算过程中的中间值.对于无状态计算,会独立观察每个独立事件,并根据最后一个事件输出结果.什么意思?大白话举例:对于一个流式系统,接受到一系列的数字,当数字大于N则输出,这时候在此之前的数字的值.和等情况,压根不关心,只和最后这个大于N的数字相关,这就是无状态计算.什么是有状态计算了?想求过去一分钟内所有数字的和或者平均…

大数据作为未来技术的基石已成为国家基础性战略资源,挖掘数据无穷潜力,将算力推至极致是整个社会面临的挑战与难题. Apache Flink 作为业界公认为最好的流计算引擎,不仅仅局限于做流处理,而是一套兼具流.批.机器学习等多种计算功能的大数据引擎,以其高吞吐低延时的优异实时计算能力.支持海量数据的亚秒级快速响应帮助企业和开发者实现数据算力升级,并成为阿里.腾讯.滴滴.美团.字节跳动.Netflix.Lyft 等国内外知名公司建设实时计算平台的首选. 更好的释放 Flink 的强大算力,需要解决哪…

PostgreSQL 优势 2016-10-20 21:36 686人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: MYSQL数据库(5)  PostgreSQL 是一个自由的对象-关系数据库服务器(数据库管理系统),功能很强大.包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持,比如 IP 类型和几何类型等等. 发现很多读者都问过这样一个问题:如果打算为项目选择一款免费.开源的数据库,那么你可能会在MySQL与PostgreSQL之间犹豫不定.针对这个问题,我们采访到了即将在Postgres中国用户20…

前言 Flink是大数据处理领域最近很火的一个开源的分布式.高性能的流式处理框架,其对数据的处理可以达到毫秒级别.本文以一个来自官网的WordCount例子为引,全面阐述flink的核心架构及执行流程,希望读者可以借此更加深入的理解Flink逻辑. 本文跳过了一些基本概念,如果对相关概念感到迷惑,请参考官网文档.另外在本文写作过程中,Flink正式发布了其1.5 RELEASE版本,在其发布之后完成的内容将按照1.5的实现来组织.   1.从 Hello,World WordCount开始 首先…

目录 一.前言 二.状态类型 2.1.Keyed State 2.2.Operator State 三.状态横向扩展 四.检查点机制 4.1.开启检查点 (checkpoint) 4.2.保存点机制 (Savepoints) 五.状态后端 5.1.状态管理器分类 5.2.配置方式 六.状态一致性 6.1.端到端(end-to-end) 6.2.Flink+Kafka 实现端到端的 exactly-once语义 6.3.Kafka幂等性和事务 幂等性 事务 6.4 两阶段提交协议 七.链接文档 一…

JVM 对 Java 有多重要,对程序员面试有多重要,这些不用多说. 如果你还没意识到学 JVM 的必要性,或者不知道怎么学 JVM,那么看完这篇文章,你就能知道答案了. 曾经的我很不屑于学 JVM,但是后来发现不学不行.这就像和媳妇吵架之后我不想道歉一样,不道歉那是不可能的,道歉是早晚的事儿,逃不掉. 后来我明白了: 认怂越晚,结局越惨. 但是我学的时候才知道:JVM,你太过分了,太难学了! 我的学习过程可以说非常坎坷,不过经历坎坷之后,我倒是发现学 JVM 的门道很多. 以我的经验加上和同行…

目录SAIU R20 1 6 第1页第1 章. 初识STM32...................................................................................................................... 11.1. 课前预习..........................................................................................…

1,checkpoint ,,,这个指令简直,,,相见恨晚啊,居然现在才发现,.. 好吧来介绍一下这个指令:checkpoint(检查点) 我们调试程序,常常会出现好不容易发现了错误,却已经跑完那个地方了,或者纯属手残直接跑到下一步了(就是我), 这时如果我们又要重新跑一遍来在错误处停下是很浪费时间的,(我就经常跑十多次,每次都错过,,,,) 这个时候就可以用到checkpoint了 使用方法:在程序运行的时候使用checkpoint,它会在当前运行状态设置一个快照,于是当你下一次错过调试点的时…

每次我讲解SQL Server之前,我都会先简单谈下当我们执行查询时,在SQL Server内部发生了什么.执行一个SELECT语句非常简单,但是执行DML语句更加复杂,因为SQL Server要修改内存中的相关页,并在事务日志里记录整个事务. 介绍完这些特定步骤后,我总会问同样的问题:当我们有个未提交的事务,这个时候刚好有检查点(Checkpoint)发生,SQL Server会崩溃么?在我们数据文件里有我们未提交的数据么?先思考下,然后再写下你的答案. 创建测试场景 现在我想和你一起重建这个…

一.简介 思考一下这个场景:如果重做日志可以无限地增大,同时缓冲池也足够大,那么是不需要将缓冲池中页的新版本刷新回磁盘.因为当发生宕机时,完全可以通过重做日志来恢复整个数据库系统中的数据到宕机发生的时刻. 但是这需要两个前提条件:1.缓冲池可以缓存数据库中所有的数据:2.重做日志可以无限增大 因此Checkpoint(检查点)技术就诞生了,目的是解决以下几个问题:1.缩短数据库的恢复时间:2.缓冲池不够用时,将脏页刷新到磁盘:3.重做日志不可用时,刷新脏页. 当数据库发生宕机时,数据库不需要重做…

PDF文档: Nutch大数据相关框架讲义.pdf Nutch1.7二次开发培训讲义.pdf Nutch1.7二次开发培训讲义之腾讯微博抓取分析 Nutch公开课从搜索引擎到网络爬虫 ============================================================= Nutch相关框架视频教程 第一讲 1. 通过nutch,诞生了hadoop.tika.gora. 2. nutch通过ivy来进行依赖管理(1.2之后). 3. nutch是使用svn进行源…

listen_addresses:#指定数据库用来监听客户端连接的TCP/IP地址,默认是值是* ,表示数据库在启动以后将在运行数据的机器上的所有的IP地址上监听用户请求,可以写成机器的名字,也可以写成IP地址,不同的值用逗号分开,如果被设成localhost,表示数据库只能接受本地的客户端连接请求,不能接受远程的客户端连接请求 listen_addresses = '0.0.0.0' #监听IPv4的所有IP. port:#指定数据库监听户端连接的TCP端口.默认值是5432 max_conn…

buffer cache与相关的latch等待事件 1.buffer cache 2.latch:cache buffers lru chain 3.latch:cache buffers chains 1.buffer cache 我的理解: buffer cache理解成4块结构: 三个列表+1个pool 三个列表指: lru (最近最少使用列表) dirty list (checkpoing qu buffer cache与相关的latch等待事件 1.buffer cache2.latc…

检查点是一个数据库事件,它把修改数据从高速缓存写入磁盘,并更新控制文件和数据文件.检查点分为三类:1)局部检查点:单个实例执行数据库所有数据文件的一个检查点操作,属于此实例的全部脏缓存区写入数据文件.触发命令:svmrgrl>alter system checkpoint local;这条命令显示的触发一个局部检查点.2)全局检查点:所有实例(对应并行数据服务器)执行数据库所有所有数据文件的一个检查点操作,属于此实例的全部脏缓存区写入数据文件.触发命令svrmgrl>alter system…

1.关于checkpoint的概述 checkpoint是oracle在数据库一致性关闭.实例恢复和oracle基本操作中不可缺少的机制,包含以下相关的含义: A.检查点的位置(checkpoint position)为一种数据结构,在redo流中记录的SCN号是在进行数据库实例恢复起始位置. 检查点的位置由在数据缓冲池中存在的最老的脏数据位置决定,检查点的位置相当于一个指向redo流的指针,并且检查点的信息存储在控制文件和数据文件的头中. B.将数据缓冲区中修改后的脏数据写入到磁盘中. 2.c…

Checkpointing 一个流应用程序必须全天候运行,所有必须能够解决应用程序逻辑无关的故障(如系统错误,JVM崩溃等).为了使这成为可能,Spark Streaming需要checkpoint足够的信息到容错存储系统中, 以使系统从故障中恢复. Metadata checkpointing:保存流计算的定义信息到容错存储系统如HDFS中.这用来恢复应用程序中运行worker的节点的故障.元数据包括 Configuration :创建Spark Streaming应用程序的配置信息 DStr…