一 Spark中Checkpoint是什么

假设一个应用程序特别复杂场景，从初始RDD开始到最后整个应用程序完成，有非常多的步骤，比如超过20个transformation操作，而且整个运行时间也比较长，比如1-5个小时。此时某一个步骤数据丢失了，尽管之前在之前可能已经持久化到了内存或者磁盘，但是依然丢失了，这是很有可能的。也就是说没有容错机制，那么有可能需要重新计算一次。而如果这个步骤很耗时和资源，那么有点悲剧。

 

对于一个复杂的RDD，我们如果担心某些关键的，会在后面反复使用的RDD,可能会因为节点的故障，导致持久化数据的丢失，就可以针对该RDD启动checkpoint机制，实现容错和高可用。

 

它的流程大致如下图所示：

二 如何进行Checkpoint呢？

在SparkContext中需要调用setCheckpointDir方法，设置一个容错的文件系统的目录，比如HDFS。然后对RDD调用checkpoint方法，之后在RDD所处的job运行结束之后，会启动一个单独的job来将checkpoint过的RDD的数据写入之前设置的文件系统中。进行持久化操作。

 

那么此时，即使在后面使用RDD的时候，他的持久化数据不小心丢失了，但是还是可以从它的checkpoint文件中读取出该数据，而无需重新计算。

注意：

在进行checkpoint之前，最好先对RDD执行持久化操作，比如persist(StorageLevel.DISK_ONLY)如果持久化了，就不用再重新计算；否则如果没有持久化RDD，还设置了checkpoint，那么本来job都结束了，但是由于中间的RDD没有持久化，那么checkpointjob想要将RDD数据写入外部文件系统，还得从RDD之前的所有的RDD全部重新计算一次，再进行checkpoint。然后从持久化的RDD磁盘文件读取数据

 

 

三 Checkpoint与持久化的区别

3.1 lineage是否发生改变

持久化只是将数据保存在BlockManager中；但是RDD的lineage（血缘关系）是不会变化的

Checkpoint完毕之后，RDD已经没有之前的lineage(血缘关系)，而只有一个强行为其设置的CheckpointRDD, 也就是说checkpoint之后，lineage发生了改变

3.2 丢失数据的可能性

持久化的数据丢失的可能性更大

Checkpoint的数据通常是保存在容错高可用的文件系统中，比如HDFS,所以checkpoint丢失数据的更能性更小