1.说明 DStream的API不够满足使用的时候,可以使用这两个函数,将dstream转换为rdd,然后进行操作 2.transform transform:将DStream的操作转换为RDD的操作,调用该api最终只需要返回一个新的RDD即可 3.程序 package com.window.it import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.spark.storage.StorageLevel impo

1.说明 针对需要恢复的应用场景,提供了HA的的机制 内部实现原理:基于checkpoint的 当程序被kill的时候,下次恢复的时候,会从checkpoint对用的文件中进行数据的恢复 2.HA原理 当job执行的时候,将数据同步到checkpoint设置的对应文件夹中 同步的数据包括: 类的信息(包名 + 类名) Job DAG执行图(在运行后,代码的DAG图不能进行任何修改,否则下次执行的时候会报错<类型不匹配>; 只要DAG图不变,其它API内部的代码执行逻辑可以随便更改) Job执行

Checkpoint机制 通过前期对Spark Streaming的理解,我们知道,Spark Streaming应用程序如果不手动停止,则将一直运行下去,在实际中应用程序一般是24小时*7天不间断运行的,因此Streaming必须对诸如系统错误.JVM出错等与程序逻辑无关的错误(failures )具体很强的弹性,具备一定的非应用程序出错的容错性.Spark Streaming的Checkpoint机制便是为此设计的,它将足够多的信息checkpoint到某些具备容错性的存储系统如HDFS上,

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

一.output操作 1.output操作 DStream中的所有计算,都是由output操作触发的,比如print().如果没有任何output操作,那么,压根儿就不会执行定义的计算逻辑. 此外,即使你使用了foreachRDD output操作,也必须在里面对RDD执行action操作,才能触发对每一个batch的计算逻辑.否则,光有 foreachRDD output操作,在里面没有对RDD执行action操作,也不会触发任何逻辑. 2.output操作概览 二.foreachRDD 1.

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

    有关CheckPoint的概念对大多数SQL Server开发或DBA人员都不陌生.但是包括我自己在内,大家对于CheckPoint都或多或少存在某些误区,最近和高文佳同学(感谢高同学的探讨)关于该处进行过一些探讨,整理出来几个误区.   1.CheckPoint实例级别,而不是数据库级别     CheckPoint的时间虽然可以在实例级别进行设置,但CheckPoint的过程是以数据库为粒度.从CheckPoint在Redo和Undo的作用来看,CheckPoint是为了优化IO和减

什么是checkpoint? 在Oracle 数据库中checkpoint的意思是将内存中的脏数据强制写入到磁盘的事件,其作用是保持内存中的数据与磁盘上的数据一致.SCN是用来描述该事件发生的准确的时间点. 而GoldenGate中出现的checkpoint有着不同的含义.简单的说就是position,位置的意思.它记录了Extract进程在抽取事务时的进度.使用INFO showch 命令可以查看当前正在运行的Extract进程中所记录的checkpoint. 当GoldenGate被计划内或

1,ForcedExecutionResult 强制一个package或task执行的结果,共有四种值 None,Success,Failure,Completion,默认值是None,表示不强制返回值. 如果设置ForcedExecutionResult=Success,不管package执行过程中是否出现异常,package执行的结果都是Success. The default value of this property is None, which indicates that the

在SSIS的Package Property中有CheckPoints的属性目录,CheckPoint是SSIS的Failover Feature.通过简单的配置CheckPoint,能够在Package执行失败时,不重复执行已经成功的Control Flow,只在最后出错点继续执行. 一,CheckPoint属性 开启Packge的CheckPoint机制,只需要配置Package的三个属性:CheckPointFileName,CheckpointUsage,SaveCheckpoint.

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

注:这个说法是不成立的,问题已经解决,但是无法正确的定位到具体什么原因:[20140702]奇怪的应用程序超时 背景: 开发通过应用程序的日志发现间歇性的出现,数据库连接超时 原因: 只能大概猜测,没有碰到过这个问题,google,baidu也没有找出过问题.本人猜测是checkpoint的SLEEP_BPOOL_FLUSH事件导致数据库连接超时. 做出这个推断的原因,根据超时发送的时间点查询,都会发现有checkpoint发生.也怀疑过镜像的问题,但是通过网管提供的数据,网络是正常的. 结论:

事务日志存在检查点checkpoint,把内存中脏数据库写入磁盘,以减少故障恢复的时间,在此之前有必要提下SQL Server内存到底存放了哪些数据? SQL Server内存使用 对SQL Server数据库有一定了解的人一定知道,数据库为提高交互速度是将数据提取到内存缓冲区,然后客户端取内存的数据,内存中数据按用途分类具体可如下 (1)database cache 顾名思义,用于存放数据的缓冲区,用户修改某个数据时,SQL Server会修改内存中相应页面的数据,不会立即修改磁盘中数据,用户

buffer cache CBC链 按地址链 LRU  干净buffer LRUW  脏buffer  按照冷热 checkpoint queue:链buffer,①链脏块②按buffer第一次脏的时间链起来 RBA :Redo Block Address LRBA:块第一次脏的地址 HRBA:块最近一次脏的地址 检查点队列按照buffer的LRBA地址链起来 ckpt进程 1,完全检查点  触发DBWR把所有脏块写会数据文件              关闭数据库的时候会发生 2,增量检查点  

Flink在流上最大的特点,就是引入全局snapshot,   CheckpointCoordinator 做snapshot的核心组件为, CheckpointCoordinator /** * The checkpoint coordinator coordinates the distributed snapshots of operators and state. * It triggers the checkpoint by sending the messages to the re

1.问题的描述 由于某种原因,需要在原来已经部署了Cloudera CDH集群上重新部署,重新部署之后,启动集群,由于Cloudera Manager 会默认设置dfs.namenode.checkpoint.period和dfs.namenode.checkpoint.txns分别是1个小时和1000000.只要达到这两个条件之一,secondarynamenode会执行checkpoint操作,此时会出现如下的问题: ERROR:The health test result for NAME

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

函数write_checkpoint中,会调用block_operations,函数中有这样一段代码: retry_flush_dents: f2fs_lock_all(sbi); /* write all the dirty dentry pages */ if (get_pages(sbi, F2FS_DIRTY_DENTS)) { f2fs_unlock_all(sbi); sync_dirty_dir_inodes(sbi); if (unlikely(f2fs_cp_error(sbi

从官方的Programming Guides中看到的 我理解streaming中的checkpoint有两种,一种指的是metadata的checkpoint,用于恢复你的streaming:一种是rdd的checkpoint的:下面的代码指的是第一种: // Function to create and setup a new StreamingContext def functionToCreateContext(): StreamingContext = { val ssc = new S

接手了一个新交接的库,alert日志频繁报告log file switch (checkpoint incomplete)事件 oracle文档解释: Waiting for a log switch because the session cannot wrap into the next log. Wrapping cannot be performed because the checkpoint for that log has not completed. 查看redo日志信息: SQ