Spark 中 RDD checkpoint 是通过启动两个独立的 Job 完成的。

在 Spark 中，RDD checkpoint 是通过启动两个独立的 Job 完成的。这两个 Job 分别用于生成 checkpoint 数据和更新依赖关系。下面从源码角度深入分析这个机制。

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1. 为什么需要两个 Job？

当调用 RDD.checkpoint() 后：

1. 第一个 Job：将 RDD 的每个分区数据计算后，写入到指定的 checkpoint 存储位置（如 HDFS）。这个步骤的目的是将 RDD 数据物化为可靠存储，减少后续计算的成本。
2. 第二个 Job：在 checkpoint 成功完成后，更新 RDD 的依赖关系，将原始的血缘依赖（lineage）替换为从 checkpoint 存储加载数据的依赖。这个步骤的目的是确保后续的计算直接基于 checkpoint 数据，而不是重新计算血缘链。

这两个 Job 是独立的，且按顺序执行，确保 checkpoint 的一致性。

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2. 源码分析

以下是 Spark RDD checkpoint 的源码路径和执行过程分析。

2.1 RDD.checkpoint() 的入口

调用 RDD.checkpoint() 方法时：

def checkpoint(): Unit = {
   
   
  if (!isCheckpointedAndMaterialized) {
   
   
    sc.checkpointFile[RDD类型](this)
  }
}

此方法会：

1. 检查是否已经 checkpointed，如果是，直接返回。
2. 如果没有，则调用 SparkContext 的 checkpointFile 方法，提交一个任务将数据写入存储。

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