Spark Streaming源码分析 – Checkpoint
PersistenceStreaming没有做特别的事情，DStream最终还是以其中的每个RDD作为job进行调度的，所以persistence就以RDD为单位按照原先Spark的方式去做就可以了，不同的是Streaming是无限，需要考虑Clear的问题在clearMetadata时，在删除 ...
原文：Spark源码分析 – Checkpoint
CP的步骤 . 首先如果RDD需要CP, 调用RDD.checkpoint 来mark 注释说了, 这个需要在Job被执行前被mark, 原因后面看, 并且最好选择persist这个RDD, 否则在存CP文件时需要重新computeRDD内容 并且当RDD被CP后, 所有dependencies都会被清除, 因为既然RDD已经被CP, 那么就可以直接从文件读取, 没有必要保留之前的parents ...
2014-01-10 18:24 7 2936 推荐指数：
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