checkpoint在spark中主要有两块应用：一块是在spark core中对RDD做checkpoint，可以切断做checkpoint RDD的依赖关系，将RDD数据保存到可靠存储（如HDFS）以便数据恢复；另外一块是应用在spark streaming中，使用checkpoint用来保存 ...

本课主题 Checkpoint 运行原理图 Checkpoint 源码解析 引言 Checkpoint 到底是什么和需要用 Checkpoint 解决什么问题： Spark 在生产环境下经常会面临 Transformation 的 RDD 非常多(例如一个Job ...

RDD（Resilient Distributed Datasets）弹性的分布式数据集，又称Spark core，它代表一个只读的、不可变、可分区，里面的元素可分布式并行计算的数据集。 RDD是一个很抽象的概念，不易于理解，但是要想学好Spark，必须要掌握RDD，熟悉它的编程模型，这是学习 ...

CP的步骤 1. 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 ...

本文主要简述spark checkpoint机制，快速把握checkpoint机制的来龙去脉,至于源码可以参考我的下一篇文章。 1、Spark core的checkpoint 1）为什么checkpoint？ 分布式计算中难免因为网络，存储等原因出现计算失败的情况，RDD中的lineage ...

Spark学习笔记总结 03. Spark cache和checkpoint机制 1. RDD cache缓存 当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用（不需要重新计算）。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关 ...

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 ...

topcheckpoint扫盲 top什么是checkpoint 在数据库系统中，写日志和写数据文件是数据库中IO消耗最大的两种操作，在这两种操作中写数据文件属于分散写，写日志文件是顺序写，因此为了保证数据库的性能，通常数据库都是保证在提交（commit）完成之前要先保证日志都被写入到日志 ...