Spark Streaming源碼分析 – Checkpoint
PersistenceStreaming沒有做特別的事情，DStream最終還是以其中的每個RDD作為job進行調度的，所以persistence就以RDD為單位按照原先Spark的方式去做就可以了，不同的是Streaming是無限，需要考慮Clear的問題在clearMetadata時，在刪除 ...
原文：Spark源碼分析 – Checkpoint
CP的步驟 . 首先如果RDD需要CP, 調用RDD.checkpoint 來mark 注釋說了, 這個需要在Job被執行前被mark, 原因后面看, 並且最好選擇persist這個RDD, 否則在存CP文件時需要重新computeRDD內容 並且當RDD被CP后, 所有dependencies都會被清除, 因為既然RDD已經被CP, 那么就可以直接從文件讀取, 沒有必要保留之前的parents ...
2014-01-10 18:24 7 2936 推薦指數：
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