如果新的snapshot是在snapCount]之前生成的，zookeeper会将数据持久化并通过snapshot log和SNAPSHOT snapshot机制进行恢复，并将内存数据序列化到snapshot 。定期xx 。
1、Flink:特性、概念、组件栈、架构及原理 分析简洁之美|ApacheFlink:特性、概念、组件栈、架构和原理分析是一个面向分布式数据流处理和批处理数据处理的开源计算平台，可以提供基于同一个FlinkRuntime同时支持流处理和批处理应用的功能 。现有的开源计算方案将流处理和批处理视为两种不同的应用类型，因为它们提供的SLA完全不同:流处理一般需要支持低延迟和Exactlyonce保证，而批处理需要支持高吞吐量和高效处理，因此通常分别给出两套实现方法，或者各自通过独立的开源框架实现 。
2、zookeeper数据持久化zookeeper通过snapshot log和log持久化和恢复数据 。SNAPSHOT snapshot机制将内存数据序列化为snapshot 。xx(zxid)文件定期，数量由基础配置autopurge.snapRetainCount控制，默认频率为3，由高级配置snapCount控制:默认为10w ， 但不是所有节点达到10w就开始写snapshot 。
【snapshot分析,SNaPShot法】
所以还有一个内部算法，就是取随机数 。下面主要介绍拍照过程的底层实现 。当指定相机的预览类并开始预览时 ， 可以通过takePicture()方法拍摄照片 。它将以异步方式从相机获取图像，并且它有多个回调类作为参数，这些回调类都可以为空 。下面是这些参数的含义:Shutter:按下快门时回拨，可以播放声音的地方 。Raw: Raw图像是从相机获得的 。
Jpeg:从相机中获取压缩的JPEG图像 。虽然raw，postview，jpeg都是Camera的回调，PictureCallback ， 一般我们只需要获取jpeg ， 其他的可以传null 。在镜头里，PictureCallback，我们需要实现一个方法onPictureTaken(byte3、Flink从BucketSink看checkpoint与故障恢复read BucketSink的相关源代码 。它侧重于它的检查点和故障恢复机制 ， 整理出大致的理解如下:BucketSink的大致工作流程:1 。新建一个文件，连续写入文件，后缀命名为，进展中2 。判断文件已经写入，当文件关闭时，后缀命名 ， 挂起3 .检查点被触发，关闭所有 。从最后一个ck到这个ck的未决文件进入完成状态，BucketSink实现了CheckpointedFunction接口 。有两种方法:voidsnapshotstate(函数快照上下文)throwsexception而void初始化状态(函数初始化contextcontext)抛出exception；其中，每次创建新的BucketSink或恢复故障时都会调用initializeState方法 。
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