hdfs手动checkpoint

最新推荐文章于 2024-07-03 14:44:32 发布

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博客围绕HDFS手动执行Checkpoint展开，虽未给出具体内容，但可知核心是HDFS这一分布式文件系统的手动检查点操作，这在大数据开发中对数据管理和系统维护有重要意义。

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hdfs之checkpoint

wangneng_168的专栏

03-24

370

前提说明：研究的hadoop版本1.0.3 checkpoint的触发条件：默认1小时进行一次merge； edits的文件大小超过大致64M 以上两个条件，满足任意一个即可，每隔5分钟进行一次条件检查。 checkpoit流程：在SNN（secondary namenode）服务器上检查fs.checkpoint.dir fs.checkpoint.edit...

Hadoop系列四： HDFS相关的checkpoint交互

BIT工匠

11-19

1044

以下为停止运行任何job后，整个hadoop系统的日志输出： [bruce@iRobot hadoop]$ tail -f logs/*-namenode*.log 2015-11-19 16:17:18,303 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem: Roll Edit Log from 192.168.100.20

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Hadoop手动触发checkpoint合并元信息

江湖峰哥的博客

03-31

446

[root@bigdata131:~/training/hadoop-2.8.5/tmp/dfs/name/current]# ll 当前edits_inprogress_0000000000000000003并没有合并到fsimage_0000000000000000002中 -rw-r--r-- 1 root root 42 3月 31 12:51 edits_0000000000...

HDFS启动流程、安全模式、checkpoint

Geek白先生的博客

08-05

774

一、分布式文件系统采用主Master/从Slaves结构 1）namenode守护进程作为Master节点：维护hdfs的元数据信息[镜像文件+编辑日志] 2）datanode守护进程作为Slaves节点：以Block(块)的形式存储数据。二、HDFS启动流程 Loading fsimage【加载镜像文件】解释：镜像文件里存的就是元数据，默认情况下只保留最新的两个镜像文件首次加载集群时，...

手动触发Hadoop checkpoint

qq_41733481的博客

12-30

877

1.问题出现现象：因HDP集群重启或其他原因，导致hdfs 报alert 警告，警告内容为：解决方案：先去查看一下 current目录下的image 上次合并的最后时间：当最后一次的image快照时间不符合我们设定的时间间隔或文件大小限制（如下图）时，执行三条命令手动触发 sudo -u hdfs hdfs dfsadmin -sa...

HDFS的Checkpoint 执行流程

limenghao2002的博客

07-03

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HDFS的Checkpoint 执行流程

hdfs的checkpoint及namenode故障恢复

m0_59737088的博客

08-01

758

Hdfs中 nameNode的持久化相关 # 1. HDFS接受客户端的文件操作后。 # 2. 先将操作的命令以日志的方式记录到editslog中。 # 3. 然后再将指令对应的文件元数据的修改操作，修改内存中的元数据信息。 # 4. SNN定期负责将editslog中的文件合并到fsimage中。 Hdfs的checkPoint机制 SecondaryNameNode向NameNode发起合并请求 NameNode将当前的Editslog文件保存改名edits，并新建EditsLog继续持久

大数据面试-20210308：hdfs ，Spark streaming， Flink三者中的checkpoint原理 hdfs checkpoint原理

东城庞太师

06-08

851

每达到触发条件，会由secondary namenode将namenode上积累的所有edits和一个最新的fsimage下载到本地，并加载到内存进行merge （这个过程称为checkpoint），如下图所示：

关于Flink的checkpoint的案例演示

LBJ_小松鼠的博客

03-09

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编写Flink入门案例程序，词频统计WordCount，自定义数据源，产生数据：spark flink，设置Checkpoint，运行程序，查看Checkpoint检查点数据存储。代码: // TODO： ================= 建议必须设置 =================== // a. 设置Checkpoint-State的状态后端为FsStateBackend，本地测试时使用本地路径，集群测试时使用传入的HDFS的路径 if (args.length < 1) { env.

Day07-hdfs dfsadmin 常用命令-包括手动合并镜像文件(fsimage)与操作文件(edits)，手动滚动操作文件

长安一片月的博客

06-07

2586

hdfs dfsadmin 常用命令-包括手动合并镜像文件(fsimage)与操作文件(edits)，手动滚动操作文件手动操作checkpoint----------------------------- 1.安全模式：【开启状态】 $>hdfs dfsadmin -safemode enter //进入 $>hdfs dfsadmin -safemode le...

HDFS，Checkpoint的机制

javaMylife的博客

12-15

369

一、左上角：这里是namenode下元数据的目录形式 1、一系列的edits_000000000**-edits_000000000** 这是历史的操作日志 2、fsimage_00000000000000000 元数据的持久化镜像文件。 3、fsimage_00000000000000000.md5 元数据的md5值 4、edits_inprogress 这是正在生成的日志文件，达到一定的大小后。就会生成一个历史的日志文件 5、checkpoint的时候会 edits_inprogres...

第十八讲.手动操作CheckPoint(安全模式)+滚动日志命令

美妙人生IT

08-13

400

视频：【美妙人生】Hadoop课程系列之HDFS--手把手教你精通HDFS 【美妙人生】Hadoop课程系列之HDFS--手把手教你精通HDFS 【视频笔记】手动操作checkpoint ----------------------------- 1.安全模式：【开启状态】 $>hdfs dfsadmin -safemode enter //进入 $>hdfs dfsadmin -safemode leave //离开 ...

D07 hdfs读写机制及其checkpoint机制

你是谁笔下的少年，在风中辗转成歌

08-25

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一、hdfs写数据流程总结：即向hdfs上传文件将源文件取128M做成一个block。具体实现步骤： ①client：向namenode请求上传文件； namenode：返回响应，可以上传； ②client：rpc请求上传第一个block，请返回datanode；namenode：返回dn1,dn3,dn4;

HDFS :checkpoint流程&&文件上传下载流程概述

ludagea的博客

03-20

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checkpoint流程&&文件上传下载流程概述

14_spark_core_广播变量

dxy

02-26

198

14_spark_core_广播变量一级目录二级目录三级目录一级目录二级目录三级目录

hdfs中CheckPoint(检查点)

Dimples.

11-18

3555

检查点节点 NameNode使用两个文件来保留其命名空间：fsimage，它是命名空间和编辑的最新检查点，是自检查点以来命名空间更改的日志（日志）。当NameNode启动时，它会合并fsimage和edits journal以提供文件系统元数据的最新视图。NameNode然后用新的HDFS状态覆盖fsimage并开始一个新的编辑日志。 Checkpoint节点定期创建命名空间的检查点。它从活...

Hadoop学习——HDFS中的Snapshot和Checkpoint

07-09

5269

Snapshot（快照）：在数据库或者文件系统中，一个快照表示对当前系统状态的一个备份，当系统发生故障时，可以利用这个快照将系统恢复到产生快照时的样子。 Checkpoint（检查点）：因为数据库系统或者像HDFS这样的分布式文件系统，对文件数据的修改不是直接写回到磁盘的，很多操作是先缓存到内存的Buffer中，当遇到一个检查点Checkpoint时，系统会强制将内存中的数据写回磁盘，当然此时才

手动操作checkpoint

zy_remarkable的博客

06-08

2342

1.安全模式：【开启状态】 $>hdfs dfsadmin -safemode enter //进入 $>hdfs dfsadmin -safemode leave //离开 $>hdfs dfsadmin -safemode get //获取当前安全模式状态 $>hdfs dfsadmin -safemode wait //等待 2.保存名字空间 $>h...

Hadoop-5-HDFS常用命令

m0_43402033的博客

03-15

3137

打印作业的细节、失败及被杀死原因的细节。更多的关于一个作业的细节比如成功的任务，做过的任务尝试等信息可以通过指定。把hdfs里面的多个文件合并成一个文件，合并后文件位于本地系统。从检查点目录装载镜像并保存到当前检查点目录，检查点目录由。最近的升级会被持久化，回滚到前一版本，这个选项要在停止集群，分发老的。被失败的任务会对失败尝试不利。选项将再不可用，升级终结操作之后，它会停掉。被杀死的任务不会不利于失败尝试。，如果文件是压缩格式，则会先解压，再查看。判断文件是否为空，正0负1。判断文件是否存在，正0负1。

仿真checkpoint

最新发布

07-12

<think>我们正在处理一个关于仿真中checkpoint保存与恢复机制的问题。根据用户提供的引用，我们可以整合相关信息。引用[1]提到Flink框架中的checkpoint和savepoint用于容错恢复和状态恢复，引用[2]展示了如何检查TensorFlow checkpoint文件的内容，引用[3]则是一个关于SeNet的学习笔记，其中包含了一个公式，但似乎与checkpoint直接关联不大。用户意图明确：查找仿真中checkpoint保存与恢复机制。这里的“仿真”可能指的是机器学习或分布式计算框架中的模拟过程，因此我们将重点放在通用的checkpoint机制上，特别是参考引用[1]和[2]中的内容。回答结构： 1. 解释checkpoint的基本概念和作用。 2. 描述checkpoint的保存机制。 3. 描述checkpoint的恢复机制。 4. 结合引用中的具体框架（如Flink和TensorFlow）举例说明。 5. 注意事项（如引用[1]中提到的性能影响）。同时，根据系统指令，我们需要在行内数学表达式使用$...$，独立公式使用$$...$$，并生成相关问题。注意：引用[3]中的公式虽然与checkpoint不直接相关，但我们可以忽略它，因为用户意图是checkpoint机制。我们将主要参考引用[1]和[2]。回答如下：</think>### 仿真 Checkpoint 保存与恢复机制在仿真系统中，**checkpoint** 是一种关键的状态保存机制，用于实现容错恢复、状态回溯和分布式计算协同。其核心原理是周期性地将系统状态（内存数据、寄存器值、计算进度等）持久化存储，当发生故障或需要状态迁移时，可从最近一次 checkpoint 快速恢复[^1]。 #### 保存机制 1. **触发条件** - 时间驱动：按固定时间间隔（如 Flink 的 `execution.checkpointing.interval`） - 事件驱动：特定操作（如迭代收敛、关键状态变更） - 手动触发：通过 API 主动保存（如 TensorFlow 的 `tf.train.Checkpoint.save()`） 2. **存储内容** - **轻量级快照**：仅增量变化（如 Flink 的 Chandy-Lamport 算法[^1]） - **全量状态**：完整内存镜像（如 HPC 仿真场景） - **元数据**：时间戳、依赖关系、校验和（示例结构）： ```python { "timestamp": 1672531200, "state_size": "1.2GB", "dependencies": ["node3", "node7"], "checksum": "sha256:9a8b7c..." } ``` 3. **存储优化** - 异步写入：避免阻塞主线程（Flink 的 barrier 对齐机制[^1]） - 分层存储：热数据存 SSD，冷数据存 HDFS - 压缩算法：Zstandard/Snappy 减少 I/O 开销 #### 恢复机制 1. **故障检测** - 心跳超时（节点失联） - 状态校验失败（如引用[2]的 `inspect_checkpoint` 工具验证） $$ \text{恢复点} = \max\{ t \mid \text{Checkpoint}_t.\text{checksum} = \text{Valid} \} $$ 2. **恢复流程** ```mermaid graph LR A[检测故障] --> B[定位最近有效checkpoint] B --> C[加载持久化状态] C --> D[重建内存/寄存器状态] D --> E[重放故障后日志] E --> F[继续执行] ``` 3. **关键约束** - **状态一致性**：需满足 $ \text{State}_{\text{recovered}} \equiv \text{State}_{\text{fault}} $（强一致性） - **日志回放**：WAL（Write-Ahead Log）补全 checkpoint 后的操作 - **资源重置**：GPU 显存/网络连接需重新初始化 #### 性能影响与优化 - **保存开销**：Flink 需监控 Checkpoint 耗时（UI 中的 `Alignment Duration`）[^1] - **恢复速度**：与状态大小成正比（参考 TensorFlow 变量检查[^2]） - **优化策略**： - 增量 checkpoint（如 Spark 的 RDD 差分存储） - 并行恢复（多节点同时加载） - 状态分片（减小单点数据量） > **注意**：在分布式仿真中（如 Flink），错误的 checkpoint 配置会导致背压（backpressure）和消费积压，需通过 `flink-conf.yaml` 调整 `state.backend` 和 `checkpoint-timeout`[^1]。 --- ### 相关问题 1. 如何验证 checkpoint 数据的完整性？（参考引用[2]的检查方法） 2. 分布式仿真中如何解决 checkpoint 的跨节点一致性问题？ 3. 高频率 checkpoint 会导致性能下降，如何平衡容错与效率？ 4. 机器学习仿真（如 TensorFlow）与流式计算（如 Flink）的 checkpoint 机制有何差异？ [^1]: Flink 官方文档指出，checkpoint 配置错误会显著影响消费性能，需在 UI 监控耗时。 [^2]: TensorFlow 的 `inspect_checkpoint` 工具可直接验证持久化变量值。 [^3]: SeNet 的通道注意力机制虽与状态保存无关，但展示了对关键信息的压缩方法（如全局池化）。