spark之checkpoint原理机制

       当RDD使用cache机制从内存中读取数据,如果数据没有读到,会使用checkpoint机制读取数据。此时如果没有checkpoint机制,那么就需要找到父RDD重新计算数据了,因此checkpoint是个很重要的容错机制。checkpoint就是对于一个RDD chain(链)如果后面需要反复使用某些中间结果RDD,可能因为一些故障导致该中间数据丢失,那么就可以针对该RDD启动checkpoint机制,使用checkpoint首先需要调用sparkContext的setCheckpointDir方法,设置一个容错文件系统目录,比如hdfs,然后对RDD调用checkpoint方法。之后在RDD所处的job运行结束后,会启动一个单独的job来将checkpoint过的数据写入之前设置的文件系统持久化,进行高可用。所以后面的计算在使用该RDD时,如果数据丢失了,但是还是可以从它的checkpoint中读取数据,不需要重新计算。

       persist或者cache与checkpoint的区别在于,前者持久化只是将数据保存在BlockManager中但是其lineage是不变的,但是后者checkpoint执行完后,rdd已经没有依赖RDD,只有一个checkpointRDD,checkpoint之后,RDD的lineage就改变了。persist或者cache持久化的数据丢失的可能性更大,因为可能磁盘或内存被清理,但是checkpoint的数据通常保存到hdfs上,放在了高容错文件系统。

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