fault-tolerance

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    我們正在嘗試使用Clojure編寫的ETL作業的lambda。 我們的體系結構是調度器將觸發父lambda,然後父lambda觸發100兒童lambda和計數器lambda。孩子完成工作後,會將數據寫入s3。計數器lambda將檢查S3中的文件數量,如果它是100,那麼它將組合所有文件並將其保存到S3,否則它將跨越新的計數器lambda並死亡。 所有積極的方案工作正常,但如果任何孩子失敗,那麼計數

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    我們正在運行TWSzOS作爲MDM的End-2-End配置。 MDM &所有當前的FTA都是8.5.1,我試圖升級所有內容,但是我目前有一個安裝新FTA的請求,我不想安裝另一個支持8.5.1代理。我遇到的問題是我無法弄清楚我需要哪個安裝包。我只能達到9.2,因爲這與我們的服務提供商現在一樣高。我是否需要IBM Tivoli Workload Scheduler for z/OS Agent或IBM

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    我正在考慮在我們的解決方案中使用Apache camel來實現EIP模式。我們的要求是建立一個可以從故障中恢復的容錯系統。 我瞭解Apache Camel(死信通道)提供的本地錯誤處理功能,它們滿足我的要求。 但是,我不清楚如何配置我們的解決方案,以便我們可以從致命錯誤(例如JVM崩潰)中恢復。 在JVM崩潰後,讓Camel應用程序從最後一個已知狀態重新啓動的最佳方式是什麼?考慮我沒有使用持久隊列

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    有人可以舉例說明如何以編程方式獲取Windows上當前運行的C++程序的調用堆棧嗎? 來自某些主題(例如print call stack in C or C++)我有一個建議使用DbgHelp。然而,這個庫看起來相當龐大,並且打算用於更多的功能而不僅僅是調用堆棧,因此在沒有示例的情況下學習庫可能需要很長時間。 此外,該庫似乎已過時,因爲它的最後一個版本6.12的日期爲2010年2月1日(截至目前爲

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    我正在做一個簡單的程序,創建一個購物清單。現在,我無法將空白輸入添加到我的列表中:當我用空格鍵或空格鍵輸入時,它會將空白輸入添加爲項目。有沒有簡單的方法來防止這種情況? 例如像這樣的容錯性: #Enter your item or command: #Shopping items cannot be blank. #Enter your item or command: #Shopping

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    很多人說: Spark不會複製hdfs中的數據。 Spark將操作放置在DAG圖中.Spark構建RDD譜系。如果一個RDD丟失了,他們可以在血統圖的幫助下重建。 所以不需要數據複製,因爲RDDS可以從血統圖重新計算。 我的問題是: 如果一個節點出現故障,火花只會重新計算RDD分區失去了這個節點上,但哪裏的recompution過程所需的數據源從何而來?當節點失效時,你的意思是它的父RDD還在嗎?

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    我想模擬容錯行爲。我寫了「硬」功能,不時失敗。例如: def myMap(v: String) = { // print task info and return "Ok" or throw exception val context = TaskContext.get() val r = scala.util.Random val raise = r.ne

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    我很想了解Spark如何實現容錯。在他們的paper中,他們描述了他們如何爲像地圖這樣相當簡單的「狹義依賴性」做到這一點。但是,如果一個節點在像排序操作這樣的廣泛依賴之後崩潰,他們不會說明他們做了什麼。我能找到的唯一的事情是這樣的: 相比之下,具有廣泛的依賴關係的譜系圖,一個失敗的節點可能會導致某些分區的損失從RDD的所有祖先,需要一個完整的重執行。 這對於理解發生的事情並不足夠。 排序後,沒有辦

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    Julia如何公開容錯 - 當節點故障時(有意或無意)以及節點之間的通信故障時。 我看到有這樣一個功能的few mentions,但無法確切知道如何完成。

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    我一直在考慮如何測試我的容錯機器。 但我似乎無法進行適當的測試。 我該如何計算VMware從主虛擬機切換到次虛擬機的時間?