1 Overview 当第一次碰到 Spark,尤其是 Checkpoint 的时候难免有点一脸懵逼,不禁要问,Checkpoint 到底是什么.所以,当我们在说 Checkpoint 的时候,我们到底是指什么? 网上找到一篇文章,说到 Checkpoint,大概意思是检查点创建一个已知的节点,SQL Server 数据库引擎可以在意外关闭或崩溃后从恢复期间开始应用日志中包含的更改.所以你可以简单理解成 Checkpoint 是用来容错的,当错误发生的时候,可以迅速恢复的一种机制,这里就不展开讲…

Spark学习笔记总结 03. Spark cache和checkpoint机制 1. RDD cache缓存 当持久化某个RDD后,每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中,并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用(不需要重新计算).这使得后续的动作变得更加迅速.RDD相关的持久化和缓存,是Spark最重要的特征之一. val rdd = sc.textFile("hdfs://172.23.27.19:9000/wrd/wc/srcdata/").flatMap(_.s…

本文主要简述spark checkpoint机制,快速把握checkpoint机制的来龙去脉,至于源码可以参考我的下一篇文章. 1.Spark core的checkpoint 1)为什么checkpoint? 分布式计算中难免因为网络,存储等原因出现计算失败的情况,RDD中的lineage信息常用来在task失败后重计算使用,为了防止计算失败后从头开始计算造成的大量开销,RDD会checkpoint计算过程的信息,这样作业失败后从checkpoing点重新计算即可,提高效率. 2)什么时候写ch…

一.缓存与持久化机制 与RDD类似,Spark Streaming也可以让开发人员手动控制,将数据流中的数据持久化到内存中.对DStream调用persist()方法,就可以让Spark Streaming自动 将该数据流中的所有产生的RDD,都持久化到内存中.如果要对一个DStream多次执行操作,那么,对DStream持久化是非常有用的.因为多次操作,可以共享 使用内存中的一份缓存数据. 对于基于窗口的操作,比如reduceByWindow.reduceByKeyAndWindow,以及基于…

本期内容: 1. Spark Streaming Job架构与运行机制 2. Spark Streaming 容错架构与运行机制 事实上时间是不存在的,是由人的感官系统感觉时间的存在而已,是一种虚幻的存在,任何时候宇宙中的事情一直在发生着的. Spark Streaming好比时间,一直遵循其运行机制和架构在不停的在运行,无论你写多或者少的应用程序都跳不出这个范围. import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.streami…

Spark内存管理机制 Spark 作为一个基于内存的分布式计算引擎,其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色.理解 Spark 内存管理的基本原理,有助于更好地开发 Spark 应用程序和进行性能调优. 在执行 Spark 的应用程序时,Spark 集群会启动 Driver 和 Executor 两种 JVM 进程,前者为主控进程,负责创建 Spark 上下文,提交 Spark 作业(Job),并将作业转化为计算任务(Task),在各个 Executor 进程间协调任务的调度,后者负责在…

本节内容 · spark底层执行机制 · 细说RDD构建过程 · Job Stage的划分算法 · Task最佳计算位置算法 一.spark底层执行机制 对于Spark底层的运行原理,找到了一副很好的图,先贴上 客户端提交应用后,spark是如何执行的要有一个整体的概念,做到心中有数,先整体把握,才能更好的分模块开垦细节,废话不多说,先来看该图如何更好的理解. 1)提交前的联系 Worker向Master或则ResourceManager汇报自己有哪些资源(内存.CPU.磁盘空间.网络等),Ma…

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,…

本期内容: 1. Spark Streaming架构 2. Spark Streaming运行机制 Spark大数据分析框架的核心部件: spark Core.spark  Streaming流计算.GraphX图计算.MLlib机器学习.Spark SQL.Tachyon文件系统.SparkR计算引擎等主要部件. Spark Streaming 其实是构建在spark core之上的一个应用程序,要构建一个强大的Spark应用程序 ,spark  Streaming是一个值得借鉴的参考,spa…

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…

MapReduce中的Shuffle 在MapReduce框架中,shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁,Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节,shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量. Shuffle是MapReduce框架中的一个特定的phase,介于Map phase和Reduce phase之间,当Map的输出结果要被Reduce使用时.输出结果须要按key哈希.而且分发到每个Reducer上去.这个过程就是shuffle.因为shu…

Spark内部执行机制 1.1 内部执行流程 如下图1为分布式集群上spark应用程序的一般执行框架.主要由sparkcontext(spark上下文).cluster manager(资源管理器)和▪executor(单个节点的执行进程).其中cluster manager负责整个集群的统一资源管理.executor是应用执行的主要进程,内部含有多个task线程以及内存空间.   图1 spark分布式部署图 详细流程图如下图2:     图2 详细流程图 (1) 应用程序在使用spark-s…

Mysql怎么判断繁忙,innodb的主要参数,checkpoint机制,show engine innodb status   2018年07月13日 15:45:36 anzhen0429 阅读数:295     show engine innodb status G 四个参数能反应出来什么 Checkpoint详解 引子 check point是做什么的 作用 Checkpoint所做的事情 checkpoint分类 checkpoint的具体解释 Sharp Checkpoint完全检查…

原文链接 http://www.cnblogs.com/chenpingzhao/p/5107480.html 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…

1 解密Spark Streaming运行机制 上节课我们谈到了技术界的寻龙点穴.这就像过去的风水一样,每个领域都有自己的龙脉,Spark就是龙脉之所在,它的龙穴或者关键点就是SparkStreaming.这是上一节课我们非常清晰知道的结论之一.而且上一节课,我们采用了降维的方式.所谓降维的方式,是指把时间放大,就是把时间变长的情况下,我们做SparkStreaming的案例演示的实战,实战的结果是,我们发现在特定的时间段里面,确实是具体的RDD在工作,那么这一节课有必要在上一节课的基础上去谈一…

1.要想明白spark application调度机制,需要回答一下几个问题: 1.谁来调度? 2.为谁调度? 3.调度什么? 3.何时调度? 4.调度算法 前四个问题可以用如下一句话里来回答:每当集群资源发生变化时(包含master主备切换),active master 进程为所有已注册的并且没有调度完毕的application调度Worker节点上的Executor进程. 集群资源发生变化是什么意思呢?这里的集群资源指的主要是cores的变化,注册/移除Executor进程使得集群的free…

Checkpoint介绍 checkpoint机制是Flink可靠性的基石,可以保证Flink集群在某个算子因为某些原因(如 异常退出)出现故障时,能够将整个应用流图的状态恢复到故障之前的某一状态,保 证应用流图状态的一致性.Flink的checkpoint机制原理来自"Chandy-Lamport algorithm"算法. 每个需要checkpoint的应用在启动时,Flink的JobManager为其创建一个 CheckpointCoordinator(检查点协调器),Check…

首先rdd.checkpoint()本身并没有执行任何的写操作,只是做checkpointDir是否为空,然后生成一个ReliableRDDCheckpointData对象checkpointData,这个对象完成checkpoint的大部分工作. /** * 只是生成了一个ReliableRDDCheckpointData的对象,并没有具体的实质操作 * Mark this RDD for checkpointing. It will be saved to a file inside the…

转载自:https://mp.weixin.qq.com/s/EQgDUSf3TK0oVg1xmg-49Q Checkpoint是Spark Streaming中的核心机制,它为应用程序的7*24小时LongRunning提供保证.Spark Checkpoint是基于JVM Serializable机制来实现,它会定时将整个Checkpoint对象从内存中序列化到外部存储(如HDFS),在应用程序异常重启时,对它进行反序列化,从而恢复到重启之前的状态. 但是基于JVM Serializable…

这部分主要总结深入浅出Node.js的第二章 一)CommonJs 1.1CommonJs模块定义 二)Node的模块实现 2.1模块分类 2.2 路径分析和文件定位 2.2.1 路径分析 2.2.2 文件定位 2.3 模块编译 2.3.1 javascript模块编译 2.3.2 exports和module.exports 三)前后端共用的模块 3.1 前后端侧重点 3.2 AMD和CMD 3.3 兼容多种模块规范 一) CommonJs  在CommonJs的官网上写着这样一句话 java…

一.前述 Spark中Shuffle的机制可以分为HashShuffle,SortShuffle. SparkShuffle概念 reduceByKey会将上一个RDD中的每一个key对应的所有value聚合成一个value,然后生成一个新的RDD,元素类型是<key,value>对的形式,这样每一个key对应一个聚合起来的value. 问题:聚合之前,每一个key对应的value不一定都是在一个partition中,也不太可能在同一个节点上,因为RDD是分布式的弹性的数据集,RDD的part…

检查点的工作机制: innodb会自动维护一个检查点的机制,叫做 fuzzy checkpointing(当然sharp checkpoint也是检查点之一),fuzzy checkpointing就是将buffer pool当中的数据页信息小批量的刷新到磁盘.但是我们没有必要单批次批次的对buffer pool进行刷新,不然后影响其他正在执行的SQL进程.   在crash recovery期间,MySQL也会记录一次检查点信息到log  file当中去.它会记录数据库检查点发生之前的所有修改…

RDD渊源 弹性分布式数据集(RDD).它是MapReduce模型一种简单的扩展和延伸.RDD为了实现迭代.交互性和流查询等功能,须要保证RDD具备在并行计算阶段之间能够高效地数据共享的功能特性.RDD运用高效的数据共享概念和相似于MapReduce的操作方式,使得全部的计算工作能够有效地运行,并能够在当前特定的系统中获得关键性的优化. RDD是一种有容错机制的特殊集合,能够分布在集群的节点上,以函数式编操作集合的方式.进行各种并行操作.能够将RDD理解为一个具有容错机制的特殊集合,它提供了一种…

转发请注明原创地址 http://www.cnblogs.com/dongxiao-yang/p/7994357.html spark-streaming定时对 DStreamGraph 和 JobScheduler 做 Checkpoint,来记录整个 DStreamGraph 的变化和每个 batch 的 job 的完成情况,Checkpoint 发起的间隔默认的是和 batchDuration 一致:即每次 batch 发起.提交了需要运行的 job 后就做 Checkpoint.另外在…

作者:十一喵先森 链接:https://juejin.im/post/5e1c414fe51d451cad4111d1 来源:掘金 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 对上文的总结 Spark 任务调度概述 一个Spark应用程序包括Job.Stage以及Task三个概念:  Job是以Action方法为界,遇到一个Action方法则触发一个Job:  Stage是Job的子集,以RDD宽依赖(即Shuffle)为界,遇到Shuffle做一次划分:  Ta…

一.Checkpoint相关源码分为四个部分 1.Checkpoint的基本使用:spark_core   &   spark_streaming 2.初始化的源码 3.Checkpoint的job生成及执行的过程 4.读Checkpoint的过程 二.Checkpoint的基本使用 Checkpoint可以是还原药水.辅助Spark应用从故障中恢复.SparkStreaming宕机恢复,适合调度器有自动重试功能的.对于 SparkCore 则适合那些计算链条超级长或者计算耗时的关键点进行 Ch…

一.什么是回调 回调,回调.要先有调用,才有调用者和被调用者之间的回调.所以在百度百科中是这样的: 软件模块之间总是存在着一定的接口,从调用方式上,可以把他们分为三类:同步调用.回调和异步调用. 回调是一种特殊的调用,至于三种方式也有点不同. 1.同步回调,即阻塞,单向. 2.回调,即双向(类似自行车的两个齿轮). 3.异步调用,即通过异步消息进行通知. 二.CS中的异步回调(java案例) 比如这里模拟个场景:客户端发送msg给服务端,服务端处理后(5秒),回调给客户端,告知处理成功.代码如下…

转载自:http://www.importnew.com/1993.html 对于Java开发人员来说,了解垃圾回收机制(GC)有哪些好处呢?首先可以满足作为一名软件工程师的求知欲,其次,深入了解GC如何工作可以帮你写出更好的Java应用. 这仅仅代表我个人的意见,但我坚信一个精通GC的人往往是一个好的Java开发者.如果你对GC的处理过程感兴趣,说明你已经具备较大规模应用的开 发经验.如果你曾经想过如何正确的选择GC算法,那意味着你已经完全理解你所开发的应用的特点.当然,我们不能以偏概全,这不…

JVM学习笔记 JVM内存管理和JVM垃圾回收 JVM内存组成结构 JVM内存结构由堆.栈.本地方法栈.方法区等部分组成,结构图如下所示: 1)堆 所有通过new创建的对象的内存都在堆中分配,其大小可以通过-Xmx和-Xms来控制.堆被划分为新生代和旧生代,新生代又被进一步划分为Eden和Survivor区,最后Survivor由FromSpace和ToSpace组成,结构图如下所示: 新生代.新建的对象都是用新生代分配内存,Eden空间不足的时候,会把存活的对象转移到Survivor中,新生代…

文章来自于:http://www.importnew.com/1993.html 对于Java开发人员来说,了解垃圾回收机制(GC)有哪些好处呢?首先可以满足作为一名软件工程师的求知欲,其次,深入了解GC如何工作可以帮你写出更好的Java应用. 这仅仅代表我个人的意见,但我坚信一个精通GC的人往往是一个好的Java开发者.如果你对GC的处理过程感兴趣,说明你已经具备较大规模应用的开发经验.如果你曾经想过如何正确的选择GC算法,那意味着你已经完全理解你所开发的应用的特点.当然,我们不能以偏概全,这…