Flink具體如何保證exactly-once呢? 它使用一種被稱為"檢查點"（checkpoint）的特性，在出現故障時將系統重置回正確狀態。下面通過簡單的類比來解釋檢查點的作用。 假設你和兩位朋友正在數項鏈上有多少顆珠子，如下圖所示。你捏住珠子，邊數邊撥，每撥過一顆珠子就給總數加一。你的朋友 ...

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，前者到底有多 正確？舉例來說，假設要對最近一小時登錄的用戶計數。在系統經歷故障之后，計數結果是 ...

　　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 ...

檢查點，保存點，與狀態恢復 Flink是一個分布式數據處理系統，這種場景下，它需要處理各種異常，例如進程終止、機器故障、網絡中斷等。因為tasks在本地維護它們的state，Flink必須確保在出現故障的情況下，state不會丟失，並且保持一致性。 在這一節，我們會介紹Flink用於保證 ...

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 ...

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 ...