checkpoint = torch.load('.pth') net.load_state_dict(checkpoint['net']) criterion_mse = torch.nn.MSELoss().to(cfg.device) criterion_L1 = L1Loss() optimizer = torch.optim.Adam([paras for paras in net.parameters() if para
前言 之前文章有讲过flink的有状态算子。有状态算子就是讲算子产生的中间结果存储在Flink的一些内存数据结构中，比如ValueState、MapState等等。这可以算一种计算机制。比如对流中的某个字段进行累加，我们必须要保存累加的中间结果，下一个事件才能知道加谁。 但是距离容灾还差一段
案例：设置 HDFS 文件系统的状态后端，取消 Job 之后再次恢复 Job。查看其状态是否连续？ 上一节：Flink中State管理与恢复之CheckPoint原理及三种checkpoint使用方式对比 下一节：
checkpoint的生命周期 1.1我们结合源码来看看flink的checkpoint到底是如何实现其生命周期的： 由于flink提供的SocketSource并不支持checkpoint，所以这里我以FlinkKafkaConsumer010作为sourceFunction。 1.2.1 触发checkpoint 要完成一次checkpoint，第一步必然是发起checkpoint请
PDF Checkpoint是一款简单实用，功能优异的PDF处理工具，这款软件可以帮助大家快速进行各类水印制作，图片批量到处，尺寸大小调整等功能。使用强大的批处理功能实现PDF工作流自动化：预检，导出为图像，转换颜色，分割和缩小尺寸。 文章素材来源于网络，转载请备注地址：http://ll006.cn/4f8xRS PDF C
我们已经熟悉了buffer cache的结构（共享内存的主要对象之一），并得出结论，要在所有RAM内容丢失后发生故障后恢复，必须保留预写日志（WAL）。 我们上次中断的地方尚未解决的问题是，我们不知道在恢复期间从哪里开始播放WAL记录。从头开始，这是不可行的：不可能从服务器启动时保留所有WAL记录-这可
一、CheckPoint的触发条件 1、间隔固定时间 2、记录达到一定的次数 二、配置文件 # 1.打开 vim hdfs-default.xml # 2.编辑 <!--checkpoint时间--> <property> <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name> <value>3600</value> </property> <!--checkpoint次数
一、介绍 当各种企、事业网络与Internet相联之后，其安全性就成为一个至关重要的问题。防火墙随之应运而生，它是一个加强机构网络与Internet之间安全访问的控制系统。 Checkpoint防火墙作为防火墙产品中的集大成者，在金融领域被企业广泛使用。它相较于传统防火墙的最大不同点
RDD的缓存机制（★★★★★) 什么是rdd的缓存 spark可以把一个rdd的数据缓存起来，后续有其他的job需要用到该rdd的结果数据，可以直接从缓存中获取得到，避免了重复计算。缓存是加快后续对该数据的访问操作。 如何对rdd设置缓存 可以通过persist方法或cache方法将前面的RDD的数据缓存。但
使用 Keyed State 首先看一下 Keyed State 下，我们可以用哪些原子状态： ValueState：即类型为 T 的单值状态。这个状态与对应的 key 绑定，是最简单的状态了。它可以通过update方法更新状态值，通过value()方法获取状态值。 ListState：即 key 上的状态值为一个列表。可以通过add方法往
在自动部署中因为要根据集群节点数来对flink的配置文件进行配置，高可用hdfs集群中用Hadoop-admin来作为checkpoint的位置，而在单机里用ip：port作为checkpoint的位置 checkpoint_local: "{{ components.hadoop.roles.namenode.ips[0] }}:{{ components.hadoop.hdfs_port }}" checkpoin
For Flink applications to run reliably at large scale, two conditions must be fulfilled: The application needs to be able to take checkpoints reliably The resources need to be sufficient catch up with the input data streams after a failure The first
一，主备查看与使用 01，pg_controldata --主机信息 [postgres@kafka01 pgdata]$ pg_controldata -D /data/pgdata/ pg_control version number: 1002 Catalog version number: 201707211 Database system identifier: 6818043668731457858
一、概述 当程序出现问题需要恢复 State 数据的时候，只有程序提供支持才可以实现 State 的容错。 State 的容错需要依靠 CheckPoint 机制，这样才可以保证 Exactly-once 这种语义。但是注 意的是，它只能保证 Flink 系统内的 Exactly-once，比如 Flink 内置支持的算子。针对 Source 和 Si
checkpoint一种用时间换空间的策略 torch.utils.checkpoint.checkpoint(function, *args, **kwargs) 为模型或模型的一部分设置Checkpoint 。 检查点用计算换内存（节省内存）。 检查点部分并不保存中间激活值，而是在反向传播时重新计算它们。 它可以应用于模型的任何部分。 具体
一、简介 思考一下这个场景：如果重做日志可以无限地增大，同时缓冲池也足够大，那么是不需要将缓冲池中页的新版本刷新回磁盘。因为当发生宕机时，完全可以通过重做日志来恢复整个数据库系统中的数据到宕机发生的时刻。 但是这需要两个前提条件：1、缓冲池可以缓存数据库中所有的数据；2、重
1、理解State（状态） 1.1、State 对象的状态 Flink中的状态：一般指一个具体的task/operator某时刻在内存中的状态（例如某属性的值） 注意：State和Checkpointing 不要搞混 checkpoint则表示了一个Flink Job，在一个特定时刻的一份全状态快照，即包含一个job下所有task/operator 某时刻的状态 状
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 今天小编就为大家分享一篇tensorflow实现训练变量checkpoint的保存与读取，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 1.保存变量 先创建（在tf.Session()之前）saver saver = tf.train.Saver(tf.gl
本程序使用TensorFlow实现输入手写数字识别结果，IDE为Pycharm。实现的主要功能是实现断点续训，输入真实图片，输出预测值。 有完整代码。分为四个文件 forward.py backward.py test.py:测试已经训练好的神经网络，查看正确率 app.py：实现应用，输入图片，实现识别技术。 神经网络结构 本NN
只有满怀自信的人，能在任何地方都怀有自信，沉浸在生活中，并认识自己的意志。 前言 最近公司有一个生产的小集群，专门用于运行spark作业。但是偶尔会因为nn或dn压力过大而导致作业checkpoint操作失败进而导致spark 流任务失败。本篇记录从应用层面对spark作业进行优化，进而达到优化集群
docker 运行postgresql（9.5）出现 could not locate a valid checkpoint record，解决办法： 原因是日志文件对不上（我也不知道对不上是什么意思） PGSQL invalid primary checkpoint record could not locate a valid checkpoint record 在终端运行以下命令： docker run -it -v /roo
服务器在重启之后mariadb无法启动，查看报错日志如下： 2020-03-30 22:41:13 0 [Note] InnoDB: Completed initialization of buffer pool 2020-03-30 22:41:13 0 [Note] InnoDB: If the mysqld execution user is authorized, page cleaner thread priority can be changed. See the m
Flink+kafka端到端状态一致性保证 什么是状态一致性 有状态的流处理，内部每个算子任务都有自己的状态 对于流处理器内部来说，所谓的状态一致性，其实就是我们所说的计算结果要保证准确 一条数据不用改丢失，也不应该重复计算 在遇到故障时可以恢复状态，恢复以后的重新计算，结果也是
客户端写操作 1）客户端请求上传数据到服务器 2）服务器接收到这个请求，然后到自己的元数据里面去查询，元数据中是否记录了该文件的存在 3）NN响应客户端是否可以上传 4）服务器会发送再次请求，需要上传多大的数据文件 5）服务器会检查DataNode的信息 6）服务器会根据上传文件大小进行调度，调度出
Flink集群CPU-LOAD抖动问题排查故障经过 故障经过 月8日 22点左右 线上flink集群开始报警，经查看 部分节点load搞达100+，CPU 100%耗尽， 通过top命令查看cpu情况找到耗费CPU的进程，然后根据进程ID 找到此进程的相关信息，发现是直播业务方昨天新提交上来的flink任务的task进程。然
