Spark的checkpoint

本文深入探讨了Spark中checkpoint机制的应用场景、目的及操作步骤。详细介绍了何时及如何使用checkpoint来提高大数据处理的效率和数据安全性。

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Spark的checkpoint

什么时候需要做检查点
  • 有时候中间结果数据或者

    • shuffle后的数据需要在以后的job中经常调用,此时需要做checkpoint,
  • checkpoint的目的地

    • 推荐最好把数据checkpoint到HDFS,保证数据安全性的前提下也便于集群所有节点能够获取到
  • 目的

    • 提高运算效率
    • 保证数据的安全性
  • 步骤

    • 1、设置目录
    sc.setCheckpointDir("hdfs://dir")
    
    • 2、把中间结果进行缓存
    val rdd = sc.textFile("dir").flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_+_)
    val rdd2 = rdd1.cache()
    
    • 3、进行checkpoint
    rdd2.checkpoint
    
    • 4、检查RDD是否被checkpoint
    rdd2.isCheckpointed
    
    • 5、获取checkpoint的file目录
    rdd2.getCheckpointFile
    
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