[spark]Checkpoint原理

发布网友发布时间：2024-10-09 08:14

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热心网友时间：2024-11-14 14:14

Checkpoint是Spark中一种用于保存RDD（弹性分布式数据集）的机制。它能够保证数据在容错和高可用性方面的需求。在Spark作业中，数据从最初的RDD到最终结果的生成过程中，存在许多操作。如果在此过程中出现节点故障或数据丢失等问题，后续计算便无法继续进行。通常情况下，每个RDD都是由上一个RDD计算而来，如果丢失了中间某个RDD，需要根据数据来源重新计算。这一过程复杂且耗时，容易导致资源浪费。为了应对这种情况，Checkpoint机制应运而生。

Checkpoint与cache/persist的区别在于，前者通过将RDD保存到HDFS（分布式文件系统）实现多副本的可靠存储，而后者则将RDD存储在内存或磁盘中，维护依赖关系，确保在某个executor节点故障时，可以从缓存中恢复。Checkpoint机制通过复制实现高容错性，避免了依赖关系丢失的情况。

在Spark Core中，使用Checkpoint的一般流程包括设置检查点目录，通常是HDFS目录。Checkpoint在正常的作业计算完成后，会通过单独的任务来计算。因此，对于需要重复使用的RDD，建议事先进行缓存，以避免不必要的计算。

Checkpoint的创建过程主要包括：首先在作业完成后，Spark会调用doCheckpoint()方法启动Checkpoint流程；接着RDD的doCheckpoint()方法会调用ReliableRDDCheckpointData的checkpoint()方法；然后ReliableRDDCheckpointData会调用ReliableCheckpointRDD.writeRDDToCheckpointDirectory启动任务来写入检查点文件。

在读取检查点文件的过程中，RDD在读取父RDD分区时会查找检查点RDD，然后通过检查点RDD加载检查点文件。这一过程相对简单，主要通过检查点RDD的compute方法实现。例如，以ReliableCheckpointRDD为例，通过调用compute方法来加载和使用检查点文件中的数据。