1. 狀態一致性 當在分布式系統中引入狀態時，自然也引入了一致性問題。一致性實際上是"正確性級別"的另一種說法，也就是說在成功處理故障並恢復之后得到的結果，與沒有發生任何故障時得到的結果相比， ...

一.簡介 　　流應用程序必須保證7*24全天候運行，因此必須能夠適應與程序邏輯無關的故障【例如：系統故障、JVM崩潰等】。為了實現這一點，SparkStreaming需要將足夠的信息保存到容錯存儲系統中，以便它可以從故障中恢復。 　　檢查點有兩種類型。 　　　　1.元數據檢查點 ...

檢查點是一個數據庫事件，它把修改數據從高速緩存寫入磁盤，並更新控制文件和數據文件。檢查點分為三類：1）局部檢查點：單個實例執行數據庫所有數據文件的一個檢查點操作，屬於此實例的全部臟緩存區寫入數據文件。觸發命令：svmrgrl>alter system checkpoint local;這條 ...

Flink的恢復機制，基於它的一致性檢查點。前面我們已經了解了從流應用中創建檢查點的簡單方法——先暫停應用，保存檢查點，然后再恢復應用程序，這種方法很好理解，但它的理念是“停止一切”，這對於即使是中等延遲要求的應用程序而言也是不實用的。所以Flink沒有這么簡單粗暴 ...

1、問題的描述 由於某種原因，需要在原來已經部署了Cloudera CDH集群上重新部署，重新部署之后，啟動集群，由於Cloudera Manager 會默認設置dfs.namenode.checkpoint.period和dfs.namenode.checkpoint.txns分別是1個小時 ...

1.檢查點 保存模型並不限於在訓練模型后，在訓練模型之中也需要保存，因為TensorFlow訓練模型時難免會出現中斷的情況，我們自然希望能夠將訓練得到的參數保存下來，否則下次又要重新訓練。 這種在訓練中保存模型，習慣上稱之為保存檢查點。 2.添加保存點 通過添加檢查點，可以生成載入檢查點 ...

1 什么是檢查點 數據修改操作 都是在 內存中的數據頁進行修改，每次修改后並沒有立即把這些頁面寫入磁盤，而是等到一定時期，數據庫引擎對數據庫發起 檢查點命令，這時，該命令就會創建一個已知的正常點，把當前所有在內存中已修改的頁面（臟頁）即事務日志信息從內存中寫入到磁盤，並且記錄下有關事務 ...

　　Flink不同於其他實時計算的框架之處是它可以提供針對不同的狀態進行編程和計算。本篇文章的主要思路如下，大家可以選擇性閱讀。 　　1. Flink的狀態分類及不同點。 　　2. Flink針對不同的狀態進行編程。 　　3. 檢查點機制和配置。 　　4. 狀態的存儲 ...