源代码-检查点-CheckPoint 大数据

大数据处理：源代码与检查点详解

最新推荐文章于 2025-11-26 23:29:25 发布

后端架构魔术骑士

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本文详细介绍了在大数据处理中，源代码作为任务逻辑的定义，以及检查点作为任务状态保存的重要性。通过Apache Spark示例代码，阐述了如何创建源代码执行数据处理任务，以及设置检查点以实现容错和状态恢复。了解这两者结合的应用，有助于构建更可靠的分布式计算任务。

源代码-检查点-CheckPoint 大数据

在大数据处理中，源代码和检查点（CheckPoint）是两个关键概念。源代码是指编写大数据处理任务的程序代码，而检查点是指在任务执行过程中保存任务状态的机制。本文将详细介绍源代码和检查点在大数据处理中的应用，并提供相应的示例代码。

源代码在大数据处理中扮演着重要的角色。它是用于定义数据处理任务的程序代码，可以包括数据输入、转换和输出的逻辑。源代码通常使用一种分布式计算框架，如Apache Hadoop或Apache Spark编写。下面是一个使用Apache Spark编写的简单示例代码，用于计算文本文件中单词的频率：

import org.apache.spark.{
   
   SparkConf, SparkContext}

object WordCount

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Flink 启用与配置检查点 Checkpoint

SmartSi

09-25

1644

Flink 中每个函数和算子都可以是有状态的（请参阅了解详细信息）。有状态函数在处理单个元素/事件时会存储数据。为了能够使状态可以容错，Flink 需要对状态进行 Checkpoint。Checkpoint 可以允许 Flink 在流中恢复状态以及消费位置。关于 Flink 容错机制背后的技术请参阅的详细文档。

Java-EE助力Java领域的大数据集成

Java大师兄的博客

04-09

976

本文旨在为Java开发者提供一套完整的Java-EE大数据集成解决方案。Java-EE在大数据环境中的定位与价值传统企业应用与大数据系统的集成模式基于Java-EE构建数据管道的技术实现性能优化与故障处理的最佳实践第2章介绍Java-EE与大数据集成的核心概念第3章深入分析关键算法与实现原理第4章建立数学模型分析系统性能第5章通过完整项目案例展示实际应用后续章节提供工具推荐、趋势分析和扩展阅读Java-EE。

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09-16

3500

发生故障之后怎么办？最简单的想法当然是重启机器、重启应用。这里的问题在于，流处理应用中的任务都是有状态的，而为了快速访问这些状态一般会直接放在堆内存里；现在重启应用，内存中的状态已经丢失，就意味着之前的计算全部白费了，需要从头来过。就像编写文档或是玩 RPG 游戏，因为宕机没保存而要重来一遍是一件令人崩溃的事情；所以就有了存档，这样即使遇到宕机也可以读档继续了。在流处理中，我们同样可以用存档读档的思路，把之前的计算结果做个保存，这样重启之后就可以继续处理新数据、而不需要重新计算了。进一步地，我们

D.10.10.01-大数据体系入门

m0_46221544的博客

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大数据开发处理体系是指通过一系列技术和工具，对海量、多样化、高速产生的数据进行收集、处理、分析和应用的过程。这个体系需要高效、可靠的技术支持，以满足企业对数据价值的深度挖掘和利用。

Flink保证exactly-once机制介绍：checkpoint及TwoPhaseCommitSinkFunction

chbxw

07-17

2020

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似水_逆行的博客

08-29

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大数据洞察的博客

05-18

614

在大规模分布式计算环境中，系统故障是不可避免的。检查点机制作为一种关键的容错技术，能够有效减少故障恢复时的计算资源浪费，提高系统整体可靠性。本文旨在全面解析检查点机制的工作原理、实现方式及其在大数据生态系统中的应用。介绍检查点机制的基本概念和背景深入分析核心算法和数学模型通过实际代码示例展示实现细节探讨不同框架中的应用实践总结未来发展趋势检查点(Checkpoint)：系统在特定时间点将应用状态持久化存储的快照容错(Fault Tolerance)

Flink最佳实践-CheckPoint

止鱼

05-28

1101

Checkpoint功能可以保证作业失败重启或升级重启后，从上次"离开"的位置继续运行；比如小米的Flink on Talos就是通过Checkpoint记录消费的Offset记录的；如果没有开启Checkpoint，那么每次重启作业可能会重复消费数据或者丢失数据（与配置相关）； 1、开启 Checkpoint StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); CheckpointC

Flink-4（运行机制、检查点设置）

getBinary的博客

07-07

680

Flink-4简介使用简介使用

Flink报错「CheckpointExpiredException」：检查点超时与状态后端的配置策略

shejizuopin的博客

05-14

822

关键避坑点避免盲目增加并行度增加并行度虽可减少每个Subtask的状态量，但可能引发Source读取速度过快，导致Checkpoint压力上升。谨慎使用在生产环境中，建议默认使用或，避免因状态量过大导致作业失败。定期监控Checkpoint指标通过Flink Web UI监控等指标，及时发现性能瓶颈。

Spring Ai Alibaba DataAgent 元数据标注能力集成

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a_ittle_pan的博客

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dataagent 项目需要解决**"库表数据检索精准性不足"**的问题。通过元数据标注补充库表的业务含义、结构信息、技术属性等描述，让检索能基于业务域、场景、表结构等维度筛选匹配。columns所有自定义字段的键名必须以custom_"custom_business_owner": "订单业务团队"A: 不可以。自定义字段的值类型限制为：字符串、数字、布尔值、数组（字符串或数字）。如果需要复杂结构，建议使用可选模块扩展。

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淘宝详情数据 API 的返回字段设计贴合电商业务场景，核心在于理解字段关联关系（如sku_id与spec_json）和权限限制。开发时需重点关注价格库存的准确性、图文内容的解析效率，以及异常场景的兼容处理。如果遇到特殊字段解析问题（如海外商品、预售商品专属字段），欢迎在评论区留言交流！

hive-----广电大数据分析

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1．创建存储格式为TextFile的观看历史表text_see和用户信息表text_user（用于存储原始数据）。并创建存储格式为ORC的表orc_see和orc_user。12. 对orc_see表按照用户Group By聚合，然后统计组内的时长即可。3. 用户信息文件userevents.txt存储在本地系统/opt/datas目录下，将其导入表text_user中。5. 将表text_user中数据加载到表orc_user中。4. 将表text_see中数据加载到表orc_see中。

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充分利用goroutine和channel，实现轻量级并发。控制并发规模，避免无限增长导致系统压力。合理使用连接池和异步操作，优化网络和数据库IO。监控与分析，借助pprof定位性能瓶颈。简单、静态部署，提升服务稳定性和运维效率。总之，Go语言凭借原生并发支持和高效性能，非常适合构建高吞吐量、高并发的分布式服务。通过本文经验分享，希望开发者能在Go语言实践中少踩坑，快速构建稳定、高性能的互联网系统。全文字数：约1205字内容原创度：低相似度（独立实践经验、代码示例、优化策略）地区信息：广州。

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