Checkpoint检查点

本文详细介绍了Spark中checkpoint机制的应用场景及其实现步骤。checkpoint用于缩短依赖链条,提高数据重用效率,确保数据安全性。文章解释了如何设置checkpoint目录、缓存RDD数据以及执行checkpoint操作。

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checkpoint检查点

1)、checkpoint的应用场景:
在应用程序的执行过程中,有时候某些RDD的数据需要在其它地方多次用到(包括其它job中用到),
为了使得整个依赖链条,不至于很长导致执行缓慢,可以用checkpoint来缩短依赖链条.
最好把数据checkpoint到HDFS,保证了数据的安全性,便于在用数据的时候进行拉取.

执行过程:
在代码层面是这样执行的,如果用到某个RDD的数据的时候,首先会检查是否做了缓存,如果做了缓存,
会直接从缓存里面取数据,如果没有做缓存,则判断是否做了checkpoint,如国做了checkpoint,则从
checkpoint的指定路径下获取数据,如果没有checkpoint,只能重新计算得到数据.

2)、checkpoint的具体实现步骤:
1.设置一个checkpoint的目录
setCheckPointDir(“hdfs://node1:8020/cp-2019-01-05-1”)
2.把要checkpoint的RDD的数据进行cache
rdd.persist
3.checkpoint
rdd.checkpoint

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