Spark基础学习笔记21：RDD检查点与共享变量

零、本讲学习目标

1. 了解RDD容错机制
2. 理解RDD检查点机制的特点与用处
3. 理解共享变量的类别、特点与使用

一、RDD容错机制

• 当Spark集群中的某一个节点由于宕机导致数据丢失，则可以通过Spark中的RDD进行容错恢复已经丢失的数据。RDD提供了两种故障恢复的方式，分别是血统（Lineage）方式和设置检查点（checkpoint）方式。

（一）血统方式

• 根据RDD之间依赖关系对丢失数据的RDD进行数据恢复。若丢失数据的子RDD进行窄依赖运算，则只需要把丢失数据的父RDD的对应分区进行重新计算，不依赖其他节点，并且在计算过程中不存在冗余计算；若丢失数据的RDD进行宽依赖运算，则需要父RDD所有分区都要进行从头到尾计算，计算过程中存在冗余计算。

（二）设置检查点方式

• 本质是将RDD写入磁盘存储。当RDD进行宽依赖运算时，只要在中间阶段设置一个检查点进行容错，即Spark中的sparkContext调用setCheckpoint()方法，设置容错文件系统目录作为检查点checkpoint，将checkpoint的数据写入之前设置的容错文件系统中进行持久化存储，若后面有节点宕机导致分区数据丢失，则以从做检查点的RDD开始重新计算，不需要从头到尾的计算，从而