Spark：checkpoint介绍

checkpoint，是Spark提供的一个比较高级的功能。
有时候我们的Spark任务，比较复杂，从初始化RDD开始，到最后整个任务完成，有比较多的步骤，比如超过10个transformation算子。而且整个任务运行的时间也特别长，比如通常要运行1~2个小时。

在这种情况下，就比较适合使用checkpoint功能了。
因为对于特别复杂的Spark任务，有很高的风险会出现某个要反复使用的RDD因为节点的故障导致丢失，虽然之前持久化过，但是还是导致数据丢失了。那么也就是说，出现失败的时候，没有容错机制，所以当后面的transformation算子，又要使用到该RDD时，就会发现数据丢失了，此时如果没有进行容错处理的话，那么就需要再重新计算一次数据了。

所以针对这种Spark Job，如果我们担心某些关键的，在后面会反复使用的RDD，因为节点故障导致数据丢失，那么可以针对该RDD启动checkpoint机制，实现容错和高可用。

如何使用checkPoint

首先要调用SparkContext的setCheckpointDir()方法，设置一个容错的文件系统的目录，比如HDFS;
然后，对RDD调用checkpoint()方法。
最后，在RDD所在的job运行结束之后，会启动一个单独的job，将checkpoint设置过的RDD的数据写入之前设置的文件系统中。

这是checkpoint使用的基本步骤，很简单，那我们下面先从理论层面分析一下当我们设置好checkpoint之后，Spark底层都做了哪些事情

RDD之checkpoint流程

看这个图
在这里插入图片描述

SparkContext设置checkpoint目录，用于存放checkpoint的数据;
对RDD调用checkpoint方法，然后它就会被RDDCheckpointData对象进行管理，此时这个RDD的checkpoint状态会被设置为Initialized
待RDD所在的job运行结束，会调用job中最后一个RDD的doCheckpoint方法，该方法沿着RDD的血缘关系向上查找被checkpoint()方法标记过的RDD，并将其checkpoint状态从Initialized设置为CheckpointingInProgress
启动一个单独的job，来将血缘关系中标记为CheckpointInProgress的RDD执行checkpoint操作，也就是将其数据写入checkpoint目录
将RDD数据写入checkpoint目录之后，会将RDD状态改变为Checkpointed;
并且还会改变RDD的血缘关系，即会清除掉RDD所有依赖的RDD;
最后还会设置其父RDD为新创建的CheckpointRDD

checkpoint与持久化的区别

lineage是否发生改变
linage(血缘关系)说的就是RDD之间的依赖关系
持久化，只是将数据保存在内存中或者本地磁盘文件中，RDD的lineage(血缘关系)是不变的; Checkpoint执行之后，RDD就没有依赖的RDD了，也就是它的lineage改变了
丢失数据的可能性
持久化的数据丢失的可能性较大，如果采用 persist 把数据存在内存中的话，虽然速度最快但是也是最不可靠的，就算放在磁盘上也不是完全可靠的，因为磁盘也会损坏。
Checkpoint的数据通常是保存在高可用文件系统中(HDFS)，丢失的可能性很低

建议:对需要checkpoint的RDD，先执行persist(StorageLevel.DISK_ONLY)
为什么呢?

因为默认情况下，如果某个RDD没有持久化，但是设置了checkpoint，那么这个时候，本来Spark任务已经执行结束了，但是由于中间的RDD没有持久化，在进行checkpoint的时候想要将这个RDD的数据写入外部存储系统的话，就需要重新计算这个RDD的数据，再将其checkpoint到外部存储系统中。
如果对需要checkpoint的rdd进行了基于磁盘的持久化，那么后面进行checkpoint操作时，就会直接从磁盘上读取rdd的数据了，就不需要重新再计算一次了，这样效率就高了。
那在这能不能使用基于内存的持久化呢? 当然是可以的，不过没那个必要

checkPoint的使用

下面来演示一下:将一个RDD的数据持久化到HDFS上面

Scala版本

import org.apache.spark.storage.StorageLevel
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object CheckpointOpScala {def main(args: Array[String]): Unit = {val conf = new SparkConf()conf.setAppName("CheckpointOpScala")//.setMaster("local")val sc = new SparkContext(conf)if(args.length==0){System.exit(100)}val outputPath = args(0)//1：设置checkpoint目录sc.setCheckpointDir("hdfs://bigdata01:9000/chk001")val dataRDD = sc.textFile("hdfs://bigdata01:9000/hello_10000000.dat").persist(StorageLevel.DISK_ONLY)//执行持久化//2：对rdd执行checkpoint操作dataRDD.checkpoint()dataRDD.flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).saveAsTextFile(outputPath)sc.stop()}
}

Java版本

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;public class CheckpointOpJava {public static void main(String[] args) {//创建JavaSparkContextSparkConf conf = new SparkConf();conf.setAppName("CheckpointOpJava").setMaster("local");JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);if(args.length==0){System.exit(100);}String outputPath = args[0];//1：设置checkpoint目录sc.setCheckpointDir("hdfs://bigdata01:9000/chk001");JavaRDD<String> dataRDD = sc.textFile("hdfs://bigdata01:9000/hello_10000000.dat");//2：对rdd执行checkpoint操作dataRDD.checkpoint();dataRDD.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {@Overridepublic Iterator<String> call(String line) throws Exception {return Arrays.asList(line.split(" ")).iterator();}}).mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {@Overridepublic Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {return new Tuple2<String, Integer>(word,1);}}).reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {@Overridepublic Integer call(Integer i1, Integer i2) throws Exception {return i1 + i2;}}).saveAsTextFile(outputPath);sc.stop();}
}