”Flink 容错机制理论“ 的搜索结果

     概述 ...  在 Flink 中，有一套完整的容错机制（fault tolerance）来保证故障后的恢复，其中最重要的就是检查点（checkpoint）。在前面，我们已经介绍过检查点的基本概念和用途，接下来我们就深入探

     既然是端到端的 exactly-once，我们依然可以从三个组件的角度来进行分析：（1）Flink 内部 Flink 内部可以通过检查点机制保证状态和处理结果的 exactly-once 语义。（2）输入端输入数据源端的 Kafka 可以对数据进行...

     Flink容错机制的核心就是检查点，它通过巧妙的分布式快照算法保证了故障恢复后的一致性，并且尽可能地降低对处理性能的影响。本章中我们详细介绍了Flink检查点的原理、算法和配置，并且结合一致性理论与Flink-Kafka...

     我们只需要让源（source）任务向数据源重新提交偏移量、请求重放数据就可以了(即重新将故障时的数据读入Flink)。当然这需要源任务可以把偏移量作为算子状态保存下来，而且外部数据源能够重置偏移量；

     Flink容错机制以及Chandy-Lamport算法 流式计算分为有状态和无状态两种情况，所谓状态就是计算过程中的中间值； 对于无状态计算，会独立观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果：对于一个流式系统接收到一...

     上一篇谈到Flink的checkpoint通信的消息驱动用到了Akka，这篇就简介一下Akka的actor模型，并尽可能复习一些以往的框架和多线程知识。 一，基础概念 了解Akka是什么之前，要知道一些我们常见且常用的基础概念。 1....

     Flink 容错机制的核心就是检查点，它通过巧妙的分布式快照算法保证了故障恢复后的一致性，并且尽可能地降低对处理性能的影响。本章中我们详细介绍了 Flink 检查点的原理、算法和配置，并且结合一致性理论与Flink-...

     既然是端到端的exactly-once，我们依然可以从三个组件的角度来进行分析：（1）Flink内部Flink内部可以通过检查点机制保证状态和处理结果的exactly-once语义。（2）输入端输入数据源端的Kafka可以对数据进行持久化...

     Flink以REST资源的形式和外部进行交互，所以可以集成在所有常见的集群资源管理环境中运行，同时提供计算状态的容错及持久化机制，基于Event（事件）驱动并行化在集群中运行，理论上可以利用无限数量的CPU，内存，...

     另外，在广度上，会涉及 Spark、Flink、Yarn、HDFS、HBase、Zookeeper 等多个存储、计算、管理的常用组件。 分布式理论和数据仓库方法论 理论和方法论是实践的基础，这部分内容不仅能帮助你从容面对面试官的问题，在...

     9 状态编程和容错机制 流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。例如，流处理应用程序从传感器接收温度读数，并在温度超过 90 度时发出警告。有状态的计算...

     Flink的介绍 Flink的优点 Flink与Spark有何区别 Flink的前置学习之一：抽象层级 Flink的前置学习之二：数据流的运行过程 Flink的前置学习之三：如何并行处理数据 Flink的四大核心原理之一：窗口（Window） ...

     Flink 容错机制的核心就是检查点，它通过巧妙的分布式快照算法保证了故障恢复后的一致性，并且尽可能地降低对处理性能的影响。本文中我们详细介绍了 Flink 检查点的原理、算法和配置，并且结合一致性理论与Flink-...

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