《循序渐进学Spark》一3.5 容错机制及依赖

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学 Spark》一书中的第3章,第3.5节,作者 小象学院 杨 磊,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.5  容错 机制及依赖一般而言,对于分布式系统 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:390 回复:0

《循序渐进学Spark 》Spark 编程模型

集群通信 机制采用了AKKA通信框架,在集群机器中传递命令和状态信息。另外, 容错是分布式系统的一个重要特性, Spark采用了lineage与checkpoint 机制来保证 容错性。 Spark Shuffle模块借鉴了MapReduce的Shuffle 机制,但在 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:741 回复:0

大数据框架对比:Hadoop、Storm、Samza、Spark和Flink--容错机制(ACK,RDD,基于log和状态快照),消息处理at least once,exactly once两个是关键

消息确认 机制在反压下经常误认为失败。 Spark Streaming: Spark Streaming实现微批处理, 容错 机制的实现跟Storm不一样的方法。微批处理的想法相当简单。 Spark在集群各worker节点上处理micro-batches。每个 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 桃子红了呐 浏览:11 回复:0
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Spark RDD概念学习系列之RDD的容错机制(十七)

通过这个Lineage来恢复数据。如果是 Spark的数据,那么在数据丢失时Tachyon会启动 Spark的Job来重算这部分内容。如果是Hadoop产生的数据,那么重新启动相应的Map Reduce Job就可以。现在Tachyon的 容错 机制的实现还处于开发 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 技术小哥哥 浏览:5 回复:0

【Spark Summit East 2017】Spark中的容错:从生产实践中获取的经验

本讲义出自Jose Soltren在 Spark Summit East 2017上的演讲,主要介绍了 Spark 容错中的螺母和螺栓,他首先简述了 Spark中的各种 容错 机制,然后讨论了YARN上的 Spark、调度与资源分配,在演讲中还对于一些用户案例进行了 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 小猫吃鱼569 浏览:639 回复:0

Flink状态管理和容错机制介绍

: - 有状态的流数据处理;- Flink中的状态接口;- 状态管理和 容错 机制实现;- 阿里相关工作介绍;###作者: 施晓罡 (花名:星罡)导读:本文来自8月11日在北京举行的 Flink Meetup会议,分享来自 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 赵慧 浏览:31 回复:0

Apache Flink 零基础入门教程(六):状态管理及容错机制

本文主要分享内容如下:状态管理的基本概念;状态的类型与使用示例; 容错 机制与故障恢复;**作者:孙梦瑶整理:韩非**本文主要分享内容如下:状态管理的基本概念;状态的类型与使用示例; 容错 机制与故障恢复;一.状态管理的基本概念1.什么是状态 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 巴蜀真人 浏览:3836 回复:0

Flink状态管理和容错机制介绍

null本文主要内容如下:有状态的流数据处理;Flink中的状态接口;状态管理和 容错 机制实现;阿里相关工作介绍;一.有状态的流数据处理#1.1.什么是有状态的计算#计算任务的结果不仅仅依赖于输入,还依赖于它的当前状态,其实 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 李博bluemind 浏览:24 回复:0

Apache Flink状态管理和容错机制介绍,对应视频和ppt有吗

转自钉钉群21789141:Apache Flink状态管理和 容错 机制介绍,对应视频和ppt有吗 ...
来自: 开发者社区 > 问答 作者: 赵慧 浏览:7 回复:1

[@徐雷frank][¥20]dubbo底层负载均衡容错机制怎么实现

负载均衡 容错 机制 ...
来自: 开发者社区 > 问答 作者: tonyyy 浏览:11 回复:0

Apache Spark源码走读(二)DStream实时流数据处理 &DStream处理的容错性分析

;DStream处理的 容错性分析在流数据的处理过程中,为了保证处理结果的可信度(不能多算,也不能漏算),需要做到对所有的输入数据有且仅有一次处理。在 Spark Streaming的处理 机制中,不能多算,比较容易理解。那么它又是如何作到即使数据处理结点被重启,在重启 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 许鹏 浏览:1042 回复:0

Spark Streaming容错的改进和零数据丢失

问题导读 1. Spark Streaming中对预写日志(也被称为journaling)作了初步支持,它的工作原理是什么? 2.如何在 Spark Streaming应用中使用这个 机制? 3.预写日志到底是如何工作的? 1.jpg (97.04 KB ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: 167MT 浏览:235 回复:1

假如spark streaming异常退出,该如何去做容错?

大家好。 我现在的应用场景是    kafka+ spark streaming 近实时处理数据。   spark streaming处理的数据是近两个小时的数据,超过两个小时的数据直接丢弃。 那么现在 spark streaming 假如出现异常,导致我的数据过期,后面的指标计算出现偏差,应该如何去做 容错呢? ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: helenshuangyy 浏览:296 回复:4

Apache Spark源码走读(五)部署模式下的容错性分析 &standalone cluster模式下资源的申请与释放

MASTER= spark://192.168.100.101:7077, spark://192.168.100.102:7077 bin/ spark-shell小结Standalone集群部署方式下的 容错性分析让我们对于 Spark的任务分发 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 许鹏 浏览:1223 回复:0

Apache Spark源码走读之5-- DStream处理的容错性分析

2,t3>这一段挂掉的时间之内,没有新的数据被接收,所以 Spark Streaming的SocketReceiver适合用来充当client侧而不是server侧。SocketReceiver读取到的数据应该存在一个具有冗余备份 机制的内存数据库或缓存 ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: 坛蜜 浏览:204 回复:1

Spark RDDs(弹性分布式数据集):为内存中的集群计算设计的容错抽象

全文都翻译。希望这些碎片化甚至不通顺的记录,可以帮助读者取代阅读原论文。论文地址http://www.cs.berkeley.edu/~matei/papers/2012/nsdi_ spark.pdf第一节主要介绍了现有的集 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 张包峰 浏览:843 回复:0

Spark修炼之道(进阶篇)——Spark入门到精通:第十四节 Spark Streaming 缓存、Checkpoint机制

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,以便出错时能够迅速恢复。有两种数据可以chekpoint:(1)Metadata checkpointing ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 周志湖 浏览:1851 回复:1

tensorflow入门教程和底层机制简单解说——本质就是图计算,自动寻找依赖,想想spark机制就明白了

机制的例子是:# 创建一个变量, 初始化为标量 0.state = tf.Variable(0, name="counter")# 创建一个 op, 其作用是使 state 增加 1one = tf ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 桃子红了呐 浏览:4 回复:0

《循序渐进学Spark》一 3.4 Spark通信机制

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学 Spark》一书中的第3章,第3.4节,作者 小象学院 杨 磊,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.4  Spark通信 机制前面介绍过, Spark的 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:405 回复:0

Spark大数据处理之从WordCount看Spark大数据处理的核心机制(1)

起来,数据吞吐量大。 提示: 分布式处理系统会把计算逻辑分发到数据侧,极大提高系统的水平扩展性。 WordCount运行 机制 讲了一堆理论知识,为了让各位看官透彻理解,也为 Spark程序算法优化打下坚实的基础,我们拿WordCount来举例说明,顺便说说负载 ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: angkorJY07 浏览:215 回复:1

《循序渐进学Spark》一3.2 Spark调度机制

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学 Spark》一书中的第3章,第3.2节,作者 小象学院 杨 磊,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.2  Spark调度 机制 Spark调度 机制是保证 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:406 回复:0

Spark大数据处理之从WordCount看Spark大数据处理的核心机制(1)

处理起来,数据吞吐量大。 提示: 分布式处理系统会把计算逻辑分发到数据侧,极大提高系统的水平扩展性。 WordCount运行 机制 讲了一堆理论知识,为了让各位看官透彻理解,也为 Spark程序算法优化打下坚实的基础,我们拿WordCount来举例说明,顺便说说 ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: mylovexyz 浏览:273 回复:0

Spark Streaming 数据清理机制

为啥要了解 机制呢?这就好比JVM的垃圾回收,虽然JVM的垃圾回收已经巨牛了,但是依然会遇到很多和它相关的case导致系统运行不正常。这个内容我记得自己刚接触 Spark Streaming的时候,老板也问过我,运行期间会保留多少个RDD? 当时没回答 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 知与谁同 浏览:62 回复:0

Spark将机器学习与GPU加速机制纳入自身

。Databricks方面还宣称,其将降低节点间的资源争用数量,从而最大程度保证 Spark的运作能够充分发挥GPU集群的性能优势。这一思路与麻省理工学院的Milk库看起来非常类似,后者同样利用加速 机制并发处理应用,旨在确保与内存相关的操作以批量方式进行,最终实现对系统 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 晚来风急 浏览:125 回复:0

Spark将机器学习与GPU加速机制纳入自身

&&&&【51CTO.com快译】Databricks公司通过简化对GPU加速型机器学习方案的访问支持自家云 Spark服务。作为Apache Spark内存内大数据项目的支持与开发合作厂商 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: boxti 浏览:130 回复:0

Spark Tungsten in-heap / off-heap 内存管理机制

这篇文章具体描述了 Spark Tungsten project 引入的新的内存管理 机制,并且描述了一些使用细节。前言发现目前还没有这方面的文章,而自己也对这块比较好奇,所以就有了这篇内容。分析方式基本是自下而上,也就是我们分析的线路会从最 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 祝威廉 浏览:959 回复:0

Spark Streaming 数据清理机制

问题导读: 1、DStream和RDD如何理解他们的关系? 2、RDD如何在 Spark Stream中产生? 3、怎么释放Cache住的RDD? 大家刚开始用 Spark Streaming时,心里肯定嘀咕,对于一个7*24小时运行的数据,cache住的 ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: 就爱看直播 浏览:131 回复:2

Spark入门个人经验总结:架构及运行机制【短小精炼】

问题导读 1. spark有哪些基本概念? 2. spark运行原理是什么? 3.SparkContext的作用是什么? 20150204144806528.png (61.19 KB, 下载次数: 2) 下载附件  保存到相册 2015-5-9 ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: 篮协 浏览:229 回复:1

《循序渐进学Spark》一3.6 Shuffle机制

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学 Spark》一书中的第3章,第3.6节,作者 小象学院 杨 磊,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.6 Shuffle 机制在MapReduce框架中 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 华章计算机 浏览:419 回复:0

Spark Streaming 数据清理机制

大家刚开始用 Spark Streaming时,心里肯定嘀咕,对于一个7*24小时运行的数据,cache住的RDD,broadcast 系统会帮忙自己清理掉么?还是说必须自己做清理?如果系统帮忙清理的话, 机制是啥?前言为啥要了解 机制呢?这就好比JVM的 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 祝威廉 浏览:998 回复:0

spark core源码分析:spark异常情况下如何保证容错的

standalone模式下的框架图如下: 1.png (17.81 KB, 下载次数: 0) 下载附件  保存到相册 2015-9-9 16:00 上传 异常分析1: worker异常退出 ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: 悠悠乐点 浏览:190 回复:0

Apache Spark源码走读之15 -- Standalone部署模式下的容错性分析

问题导读 1.standalone部署方式下的包含哪些主要节点? 2.Standalone集群的启动以及应用提交时,各节点之间有哪些消息交互? 171527130042146.png (15.28 ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: 拉脱维亚 浏览:180 回复:0

Flink批处理的容错是如何实现的?批处理有没有检查点,批处理执行迭代时如何实现容错

对于Flink的Checkpoint相关的源码分别在Streaming api和runtime api有涉及,看了一些文章,对于迭代的 容错 机制。我想请问一下,Flink现有的Checkpoint 机制对于迭代适用吗?批处理的迭代是如何实现 容错的?如果也是checkpoint实现,那么具体应该如何设置。希望了解的朋友能够热心给出解答,谢谢 ...
来自: 开发者社区 > 问答 作者: dreamer8 浏览:10 回复:0

什么是容错技术?容错技术是什么

本文讲的是什么是 容错技术? 容错技术是什么,简单地说, 容错就是当由于种种原因在系统中出现了数据、文件损坏或丢失时,系统能够自动将这些损坏或丢失的文件和数据恢复到发生事故以前的状态,使系统能够连续正常运行的一种技术。本文讲的是什么是 容错技术? 容错技术是什么 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 轩墨 浏览:72 回复:0

RDD:基于内存的集群计算容错抽象

Scala代码在 Spark上实现了一个类Pregel的API。7.2小节将使用PageRank算法评估它的性能。4.3.1 Pregel 容错当前,Pregel基于检查点 机制来为顶点状态及其消息实现 容错[21]。然而作者是这样描述的:通过在其它的节点上记录已 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: shiyanjuncn 浏览:1517 回复:0

RDD:基于内存的集群计算容错抽象(二)

在Hadoop上的具有迭代特征的机器学习应用(7.1)和PageRank(7.2)开始,然后评估在 Spark中当工作集不能适应缓存(7.4)时系统 容错恢复能力(7.3),最后讨论用户应用程序(7.5)和交互式数据挖掘(7.6)的结果。除非特殊说明,我们的 ...
来自: 开发者社区 > 论坛 作者: openingkk 浏览:261 回复:0

第七章 vShpere新功能之容错(FT)的实现

的功能FT,也就是所谓的 容错。接下来就介绍下 容错的技术及如何实现(理论部分参考自官方文档)。一、vSphere可用性的新功能VMware新的可用性的解决方案中,提供了针对虚拟机的 容错(FT)的技术。当为虚拟机启用此技术时,可以获得比VMware ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 技术小胖子 浏览:9 回复:0

容错技术介绍

常见的增强鲁棒性 机制的介绍一起其他比较有效地系统检测缺陷方法。下载本文PDF文档 容错的目标是降低或者最小化故障对系统可用性、可靠性、安全性、持续性等得影响。在软件 容错中,常常使用fault(缺陷),error(错误),failure(故障)来表示系统 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 青衫无名 浏览:358 回复:0

使用Netflix Hystrix编写弹性可容错的应用程序

,更频繁的速度来衡量可用性。AUTO_MARK_DOWN是第一种方式,其中,电路在没有任何恢复的情况下被关闭,并依靠错误识别问题。第二种方式是一个更复杂的 机制,因为它不允许多个调用同时执行,因为调用可能需要很长的时间来执行但是仍然失败。然而,只允许 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: edwardsbean 浏览:1615 回复:0

AKKA文档(java版)—容错

运行的时候发生了什么。 容错例子的图解(Diagrams of the Fault Tolerance Sample) 容错例子的全部源代码(Full Source Code of the Fault Tolerance Sample)创建一个监管 ...
来自: 开发者社区 > 博客 作者: 青衫无名 浏览:358 回复:0

Spark RDD概念学习系列之RDD的容错机制(十七)

RDD的容错机制         RDD实现了基于Lineage的容错机制。RDD的转换关系,构成了compute chain,可以把这个compute chain认为是RDD之间演化的Lineage。在部分计算结果丢失时,只需要根据这个Lineage重算即可。 图1中,假如RDD2所在的计算作业...

Spark入门

spark历史:伯克利实验室研究项目,基于Hadoop的Mapreduce机制,引入内存管理机制,提高了迭代式计算和交互式中的效率。 spark组件: spark core:spark基本功能,包括任务调度,内存管理,容错机制 内部定义了RDDs(弹性分布式数据集),提供多个APIs调用,为其他组...

《循序渐进学Spark》一3.5 容错机制及依赖

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark》一书中的第3章,第3.5节,作者 小象学院 杨 磊,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.5 容错机制及依赖 一般而言,对于分布式系统,数据集的容错性通常有两种方式: 1) 数据检查点(在Spark中对应Checkpoint机...

《循序渐进学Spark》一3.7 本章小结

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark》一书中的第3章,第3.7节,作者 小象学院 杨 磊,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 3.7 本章小结 本章主要讲述了Spark的工作机制与原理。首先剖析了Spark的提交和执行时的具体机制,重点强调了Spark程序的宏观执...

Apache Spark Streaming的优点

Apache Spark Streaming的优点:  (1)优势及特点 1)多范式数据分析管道:能和 Spark 生态系统其他组件融合,实现交互查询和机器学习等多范式组合处理。 2)扩展性:可以运行在 100 个节点以上的集群,延迟可以控制在秒级。 3)容错性:使用 Spark 的 Lineag...

《循序渐进学Spark 》导读

目  录 前 言 第1章 Spark架构与集群环境     1.1 Spark概述与架构     1.1.1 Spark概述     1.1.2 Spark生态     1.1.3 Spark架构     1.2 在Linux集群上部署Spark     1.2.1 安装OpenJDK     1...

Spark Streaming

1. Spark Streaming介绍 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的、具备容错机制的实时流数据的处理。支持从多种数据源获取数据,包括Kafk、Flume、Twitter、ZeroMQ、Kinesis 以及TCP sockets,从数...

理解Spark的核心RDD

与许多专有的大数据处理平台不同,Spark建立在统一抽象的RDD之上,使得它可以以基本一致的方式应对不同的大数据处理场景,包括MapReduce,Streaming,SQL,Machine Learning以及Graph等。这即Matei Zaharia所谓的“设计一个通用的编程抽象(Unifie...

《循序渐进学Spark》一第3章

本节书摘来自华章出版社《循序渐进学Spark》一书中的第3章,第3.1节,作者 小象学院 杨 磊,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 第3章 Spark机制原理 本书前面几章分别介绍了Spark的生态系统、Spark运行模式及Spark的核心概念RDD和基本算子操作等重要基...

《Spark大数据分析实战》——1.5节本章小结

本节书摘来自华章社区《Spark大数据分析实战》一书中的第1章,第1.5节本章小结,作者高彦杰 倪亚宇,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 1.5 本章小结本章首先介绍了Spark分布式计算平台的基本概念、原理以及Spark生态系统BDAS之上的典型组件。Spark为用户提供了系统...
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