Data Source 和 Sink 的容错保证 Data Source 和 Sink 的容错保证 Flink’s fault tolerance mechanism recovers programs in the presence of failures andcontinues to execute them. Such failures in...

集群容错 集群容错模式 Failover Cluster Failfast Cluster Failsafe Cluster Failback Cluster Forking Cluster Broadcast Cluster 集群模式配置 集群容错 在集群调用失败时，Dubbo 提供了多种容错方案，缺省为 failover 重试。 ...

集群容错 集群容错模式 Failover Cluster 提示 Failfast Cluster Failsafe Cluster Failback Cluster Forking Cluster Broadcast Cluster 提示 Available Cluster Mergeable Cluster ZoneAware Clus...

检查点 保存点 状态后台 检查点与大状态调整

概览 状态抽象原理 广播状态模式 检查点机制 可查询状态 状态后台处理 自定义序列化

容错语义 作为输入源的文件语义（Semantics with files as input source） 基于receiver的输入源语义 输出操作的语义 容错语义 这一节，我们将讨论在节点错误事件时Spark Streaming的行为。为了理解这些，让我们先记住一些Spark RDD的基本容错语义。 一个RDD是不可变的、确定可重复计算...

容错示例 容错示例完整源代码" level="5"> 容错示例完整源代码 容错示例 以上图示了正常的消息流。 正常流程： 步骤 描述 1 过程Listener 启动工作。 2 Worker 通过定期向自己发送Do 消息来计划工作 3, 4, 5 接收到Do 时Worker 通知CounterServic...

增加故障转移 启动第二个节点 增加故障转移 在单一节点上运行意味着有单点故障的风险，没有数据冗余备份。幸运的是，我们可以启用另一个节点来保护我们的数据。 启动第二个节点 为了测试在增加第二个节点后发生了什么，你可以使用与第一个节点相同的方式启动第二个节点（你可以参考 入门-》安装-》运行 Elasticsearch 一章），而且在同一...

Data Source 和 Sink 的容错保证 Data Source 和 Sink 的容错保证 当程序出现错误的时候，Flink 的容错机制能恢复并继续运行程序。这种错误包括机器硬件故障、网络故障、瞬态程序故障等等。 只有当 source 参与了快照机制的时候，Flink 才能保证对自定义状态的精确一次更新。下表列举了 Flink 与其自带连接器...

概览 Working with State Broadcast State 模式 Checkpointing Queryable State State Backends 状态数据结构升级 自定义状态序列化