1. 状态一致性 当在分布式系统中引入状态时，自然也引入了一致性问题。一致性实际上是"正确性级别"的另一种说法，也就是说在成功处理故障并恢复之后得到的结果，与没有发生任何故障时得到的结果相比， ...

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 ...

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 ...

Flink的恢复机制，基于它的一致性检查点。前面我们已经了解了从流应用中创建检查点的简单方法——先暂停应用，保存检查点，然后再恢复应用程序，这种方法很好理解，但它的理念是“停止一切”，这对于即使是中等延迟要求的应用程序而言也是不实用的。所以Flink没有这么简单粗暴 ...

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 ...

1.检查点 保存模型并不限于在训练模型后，在训练模型之中也需要保存，因为TensorFlow训练模型时难免会出现中断的情况，我们自然希望能够将训练得到的参数保存下来，否则下次又要重新训练。 这种在训练中保存模型，习惯上称之为保存检查点。 2.添加保存点 通过添加检查点，可以生成载入检查点 ...

1 什么是检查点 数据修改操作 都是在 内存中的数据页进行修改，每次修改后并没有立即把这些页面写入磁盘，而是等到一定时期，数据库引擎对数据库发起 检查点命令，这时，该命令就会创建一个已知的正常点，把当前所有在内存中已修改的页面（脏页）即事务日志信息从内存中写入到磁盘，并且记录下有关事务 ...

　　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 ...