4,Checkpoint的产生就是为了相对而言更加可靠的持久化数据,在Checkpoint可以指定把数据放在本地并且是多副本额方式,但是在正常的生产环境下是放在HDFS,这就天然借助了HDFS高容错性的高可靠的特性来完成了最大化的可靠的持久化数据的方式; 5,Checkpoint是为了最大程度保证绝对可靠的复用RDD计算数据的Spark的高级功能,通过...
A1:首先看一下RDD中checkpoint方法,可以看到在该方法中是只是新建了一个ReliableRDDCheckpintData的对象,并没有做实际的写入工作。实际触发写入的时机是在runJob生成改RDD后,调用RDD的doCheckpoint方法来做的。 A2:在经历调用RDD.doCheckpoint → RDDCheckpintData.checkpoint → ReliableRDDCheckpintData.doCheckpoint →...
在这个过程中,会分别打开Spark和Flink的checkpoint机制,然后故意将程序停掉,然后再启动,看程序是否能根据checkpoint的记录,对kafka的数据从上次断掉的offset开始消费。 为了到达最好的演示效果,这次演示的大概顺序如下: 1.spark和flink程序分别都打开checkpoint功能,设置checkpoint间隔都为10秒,且消费kafka的模式都设置为late...
问题:Flink 的 checkpoint 机制对比 spark 有什么不同和优势?相关知识点: 试题来源: 解析 解答:spark streaming 的 checkpoint 仅仅是针对 driver 的故障恢复做了数据和元数据的 checkpoint。而 flink 的 checkpoint 机制 要复杂了很多,它采用的是轻量级的分布式快照,实现了每个算子的快照,及流动中的数据的快照反馈...
spark streaming 的 checkpoint 仅仅是针对 driver 的故障恢复做了数据和元数据的 checkpoint。 而 flink 的checkpoint 机制要复杂很多,它采用的是轻量级的分布式快照,实现了每个算子的快照,及流动中的数据的快照。
前面,已经有一篇文章讲解了spark的checkpoint 同时,浪尖也在知识星球里发了源码解析的文章。spark streaming的Checkpoint仅仅是针对driver的故障恢复做了数据和元数据的Checkpoint。而本文要讲的flink的checkpoint机制要复杂了很多,它采用的是轻量级的分布式快照,实现了每个操作符的快照,及循环流的在循环的数据的快照。详细的...
Spark的checkpoint实现直观简单，仅需设置目录即可。任务失败后，只需重启即可恢复断点。对比发现，Spark的数据目录与checkpoint目录在启动前为空，启动后创建元数据信息，并记录每个partition的offset。向Kafka推入数据后，数据被写入HDFS的CSV文件。暂停程序，再推入数据，重启后数据得以恢复。Flink的checkpoint配置...
Flink的容错机制的核心部分是制作分布式数据流和操作算子状态的一致性快照。 这些快照充当一致性checkpoint,系统可以在发生故障时回滚。 Flink用于制作这些快照的机制在“分布式数据流的轻量级异步快照”中进行了描述。 它受到分布式快照的标准Chandy-Lamport算法的启发,专门针对Flink的执行模型而定制。
最后,通过彼此的checkpoint 来恢复数据,从最终的恢复效果来看,在没有采取其他任何辅助措施的情况下,Flink 跟 Spark 都不能实现数据的「精确一次性」。 但好在,对于一个生产系统来说,我们在乎的,是数据入库之后的「最终一致性」,而对于这个要求,通过设置每条数据的唯一 id,就能搞定。
从 Flink 1.11开始，Checkpoint 可以是非对齐的；Unaligned checkpoints 包含 In-flight 数据（例如，...