1
条回答
写回答
写回答
-
Spark Streaming 的一个特点就是高容错。
首先 Spark RDD 就有容错机制，每一个 RDD 都是不可变的分布式可重算的数据集，其记录这确定性的操作血统，所以只要输入数据是可容错的，那么任意一个 RDD 的分区出错或不可用，都是可以利用原始输入数据通过转换操作而重新计算出来的。
预写日志通常被用于数据库和文件系统中，保证数据操作的持久性。预写日志通常是先将操作写入到一个持久可靠的日志文件中，然后才对数据施加该操作，当加入施加操作中出现了异常，可以通过读取日志文件并重新施加该操作。
另外接收数据的正确性只在数据被预写到日志以后接收器才会确认，已经缓存但还没保存的数据可以在 Driver 重新启动之后由数据源再发送一次，这两个机制确保了零数据丢失，所有数据或者从日志中恢复，或者由数据源重发。
2021-12-07 22:51:38赞同 展开评论 打赏
问答标签：
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
相关问答
