参考地址:https://www.cnblogs.com/airnew/p/9544683.html 问题一.什么是状态? 问题二.Flink状态类型有哪几种? 问题三.状态有什么作用? 问题四.如何使用状态,实现什么样的API? 问题五.什么是checkpoint与savepoint?问题六.如何使用checkpoint与savepoint?问题七.checkpoint原理是什么? 问题八.什么是有状态的计算? 问题九.使用checkpoint的作用? 一.状态 定义: 一般指一个具体的 ta

检查点,保存点,与状态恢复 Flink是一个分布式数据处理系统,这种场景下,它需要处理各种异常,例如进程终止.机器故障.网络中断等.因为tasks在本地维护它们的state,Flink必须确保在出现故障的情况下,state不会丢失,并且保持一致性. 在这一节,我们会介绍Flink用于保证exactly-once state 一致性的检查点与恢复机制.我们也会讨论Flink独特的保存点功能. 一致性检查点(consistent checkpoints) Flink的恢复机制基于应用状态的一致检查点

1.概述 Flink支持有状态计算,根据支持得不同状态类型,分别有Keyed State和Operator State.针对状态数据得持久化,Flink提供了Checkpoint机制处理:针对状态数据,Flink提供了不同的状态管理器来管理状态数据,如MemoryStateBackend. 上面Flink的文章中,有引用word count的例子,但是都没有包含状态管理.也就是说,如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算. 从容错和消息处理的语义

Activity的保存状态和状态恢复 当系统内存不足时,系统会强制结束一些不可见的Activity以节省内存资源.在某些情况下,当被强制结束的Activity再次显示时会出现一些问题. 例如:一个APP有2个Activity界面:Activity1 和 Activity2.用户在Activity1填写了一些数据后跳转到了Activity2,Activity2完全把Activity1遮盖了起来.当系统资源不足时,被Activity2完全遮盖住的Activity1也有可能被系统干掉.如果发生了这种情

duplicate database的时候,rman连接 auxiliary database的后状态不正确 auxiliary database 已经被startup nomount,但是rman连接后显示状态是not started $ export ORACLE_SID=dupdb $ sqlplus '/as sysdba' SQL> startup nomount $ rman Recovery Manager: Release - Production on Fri Jun :: C

错误提示: 消息 829,级别 21,状态 1,第 1 行 数据库 ID 15,页 (1:21826) 已标记为 RestorePending,可能表明磁盘已损坏.要从此状态恢复,请执行还原操作. 引起原因: RestorePending一般是在进行页恢复的过程中出现的,就是在进行了restore操作之后但还没有进行recovery操作之前页的状态. 出现这样的问题可以肯定这个表是损坏了,但是在查询数据的时候如果不会查询到损坏页面的数据话是不会报错的,也就是说可以有条件的使用这个表. 如果损坏的

奇妙的问题,ThinkPad E430C从待机状态恢复后.无线网络就不可用了. Windows7系统.按Fn+F8或F7能够调节屏幕亮度,可是F9+Fn也没反应. 把驱动卸载了又一次安装了也无论用,Windows诊断提示无线功能已关闭. 实在没办法.还是找个能上网的搜索一下吧.结果是须要改动BIOS: 开机按F1键 进入BIOS界面 进入config--network--wirless LAN Radio 选择ON,开启内部无线通信. 保存退出. 尼玛我就有事离开的时间比較长,电脑进入了待机状态

事情的经过时这样的~  我写好的HTML 我新下载了sublime text3 用这个打开了下 结果都变乱码了~ 大概截个图 都恢复了 就不瞎搞了 webstorm有错误的记录都有真好~ 恢复的具体操作 这里 我的版本8.0.4 菜单 VCS--Local History --Show History  如果灰色  请把光标放在你需要恢复的的文件里 随便点击放一个地方就好了~ 截图 打开时大概这样  我现在已经恢复了 现在展示的有错误记录历史的文件 正常的是左边是正确的文件(就是你以前做的)右边

Flink不同于其他实时计算的框架之处是它可以提供针对不同的状态进行编程和计算.本篇文章的主要思路如下,大家可以选择性阅读. 1. Flink的状态分类及不同点. 2. Flink针对不同的状态进行编程. 3. 检查点机制和配置. 4. 状态的存储.  Flilnk的状态分类及不同点    Flink有两种不同的状态分类,一种是Keyed State(键状态),一种是Operator State(算子状态). Keyed State 主要是针对KeyedStream中使用,当使用keyBy方法的

方案一 找到状态为 red 的索引 curl -X GET "http://172.xxx.xxx.174:9288/_cat/indices?v=" red open index 5 1 3058268 97588 2.6gb 1.3gb 状态为 red 是无法对外提供服务的,说明有主节点没有分配到对应的机子上. 找到 UNASSIGNED 节点 _cat/shards 能够看到节点的分配情况 curl -X GET "http://172.xxx.xxx.174:9288

DPM 将系统保护数据源视为两个组成部分 – 裸机恢复 (BMR) 和系统状态保护. BMR 涉及保护操作系统文件和重要卷上的所有数据,用户数据除外. 系统状态保护涉及保护操作系统文件. DPM 使用 Windows Server Backup (WSB) 执行系统状态备份和 BMR 备份.用于恢复时,DPM 将检索备份,以供您使用 WSB 执行恢复,过程如下: 将 BMR 或系统状态备份恢复到某一网络位置. 使用 WinRE 启动您的系统并使系统连接到网络. 使用 Windows Server

跟朋友聊天,说输出的时间不对,之前测试没关注到这个,然后就在processing模式下看了下,发现时间确实不正确 然后就debug,看问题在哪,最终分析出了原因,记录如下:    最下面给出了复现方案及原因分析 let me show how to generate the wrong result background: processing time in tumbling window flink:1.5.0 the invoke stack is as follows: [1] org.

State Backends 的作用 有状态的流计算是Flink的一大特点,状态本质上是数据,数据是需要维护的,例如数据库就是维护数据的一种解决方案.State Backends 的作用就是用来维护State的.一个 State Backend 主要负责两件事:Local State Management(本地状态管理) 和 Remote State Checkpointing(远程状态备份). Local State Management(本地状态管理) State Management 的主

故障描述 经用户反馈,一台cisco2960x接入交换机的一个端口插网线不通,ip电话也没有poe供电. 排查过程 查看交换机端口状态,发现变成了errdisable: ZH_HQN_SW2960X_04#show int g1/0/14GigabitEthernet1/0/14 is down, line protocol is down (err-disabled) 从官方文档找到恢复的方法: errdisable recovery cause all 接下来就可以查看errdisable的

杀招: sudo killall coreaudiod macos会自动重启进程,恢复声音

数据库服务器,在断电时,偶尔会出现Suspect状态,导致数据库无法使用. 解决办法如下: 数据库名带‘[]’可以避免库名中带‘.’等特殊符号的情况. USE [master]GOALTER DATABASE [DataBaseName] SET EMERGENCY;GOALTER DATABASE [DataBaseName]SET SINGLE_USER;GODBCC CHECKDB [DataBaseName]REPAIR_ALLOW_DATA_LOSS) WITH NO_INFOMSGS

状态(State)与一致性模型 接下来我们转向另一个在流处理中十分重要的点:状态(state).状态在数据处理中是无处不在的.为了产生一个结果,函数一般会聚合某个时间段内(或是一定数量的)events的状态信息(例如计算聚合值,或是发现一个模式),有状态的 operators使用流的输入事件以及内部状态,计算出它们的输出.例如,一个滚动聚合operator输出当前它读入的所有的events的总和.Operator 持有当前sum的值作为它的内部状态,并在每次读入新值时对它做更新.类似,考虑一个o

1. Flink 简介 Flink 是一个分布式流处理器,提供直观且易于使用的API,以供实现有状态的流处理应用.它能够以fault-tolerant的方式高效地运行在大规模系统中. 流处理技术在当今地位愈发重要,因为它为很多业务场景提供了非常优秀的解决方案,例如数据分析,ETL,事务应用等. 2. 有状态的流处理 在很多场景下,数据都是以持续不断的流事件创建.例如网站的交互.或手机传输的信息.服务器日志.传感器信息等.有状态的流处理(stateful stream processing)是一种

一.状态编程 Flink 内置的很多算子,数据源 source,数据存储 sink 都是有状态的,流中的数据都是 buffer records,会保存一定的元素或者元数据.例如 : ProcessWindowFunction会缓存输入流的数据,ProcessFunction 会保存设置的定时器信息等等. 1,算子状态(operator state) 算子状态的作用范围限定为算子任务.这意味着由同一并行任务所处理的所有数据都可以访问到相同的状态,状态对于同一任务而言是共享的.Flink为算子状态提

Flink 作为新一代基于事件流的.真正意义上的流批一体的大数据处理引擎,正在逐渐得到广大开发者们的青睐.就从我自身的视角看,最近也是在数据团队把一些原本由 Flume.SparkStreaming.Storm 编写的流式作业往 Flink 迁移,它们之间的优劣对比本篇暂不讨论. 近期会总结一些 Flink 的使用经验和原理的理解,本篇先谈谈 Flink 中的状态和容错机制,这也是 Flink 核心能力之一,它支撑着 Flink Failover,甚至在较新的版本中,Flink 的 Querya

本文来自8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议,分享来自于施晓罡,目前在阿里大数据团队部从事Blink方面的研发,现在主要负责Blink状态管理和容错相关技术的研发.   本文主要内容如下: 有状态的流数据处理: Flink中的状态接口: 状态管理和容错机制实现: 阿里相关工作介绍: 一.有状态的流数据处理   1.1.什么是有状态的计算      计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实大多数的计算都是有状态的计算. 比如wordcount,给一些word,其计