一、Checkpoint到底是什么？

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1， Spark在生产环境下经常会面临Tranformations的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体Tranformation产生的RDD本身计算特别复杂和耗时（例如计算时常超过1个小时），此时我们必须考虑对计算结果数据的持久化；

2， Spark是擅长多步骤迭代，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经计算的过程产生的数据进行复用，就可以极大的提升效率；

3， 如果采用persist把数据放在内存中的话，虽然是最快速的但是也是最不可靠的；如果放在磁盘上也不是完全可靠的！例如磁盘会损坏。

4， Checkpoint的产生就是为了相对而言更加可靠的持久化数据，在Checkpoint可以指定把数据放在本地并且是多副本的方式，但是在正常的生产环境下是放在HDFS，这就天然的借助了HDFS高容错的高可靠的特征来完成了最大化的可靠的持久化数据的方式；

5， Checkpoint是为了最大程度保证绝度可靠的复用RDD计算数据的Spark的高级功能，通过Checkpoint我们通过把数据持久化的HDFS来保证数据最大程度的安全性；

6， Checkpoint就是针对整个RDD计算链条中特别需要数据持久化的环节（后面会反复使用当前环节的RDD）开始基于HDFS等的数据持久化复用策略，通过对RDD启动checkpoint机制来实现容错和高可用；

 

二、Checkpoint原理机制

1， 通过调用SparkContext.setCheckpointDir方法来指定进行Checkpoint操作的RDD把数据放在哪里，在生产集群中是放在HDFS上的，同时为了提高效率在进行checkpoint的使用可以指定很多目录

2， 在进行RDD的checkpoint的时候其所依赖的所有的RDD都会从计算链条中清空掉；

3， 作为最佳实践，一般在进行checkpoint方法调用前通过都要进行persist来把当前RDD的数据持久化到内存或者磁盘上，这是因为checkpoint是Lazy级别，必须有Job的执行且在Job执行完成后才会从后往前回溯哪个RDD进行了Checkpoint标记，然后对该标记了要进行Checkpoint的RDD新启动一个Job执行具体的Checkpoint的过程；

4， Checkpoint改变了RDD的Lineage；

5， 当我们调用了checkpoint方法要对RDD进行Checkpoint操作的话，此时框架会自动生成RDDCheckpointData，当RDD上运行过一个Job后就会立即触发RDDCheckpointData中的checkpoint方法，在其内部会调用doCheckpoint，实际上在生产环境下会调用ReliableRDDCheckpointData的doCheckpoint，在生产环境下会导致ReliableCheckpointRDD的writeRDDToCheckpointDirectory的调用，而在writeRDDToCheckpointDirectory方法内部会触发runJob来执行把当前的RDD中的数据写到Checkpoint的目录中，同时会产生ReliableCheckpointRDD实例；

 

 

 

 

 

 

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