Spark RDD 持久化（CheckPoint 检查点）

RDD Cache 缓存
RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存
在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算
子时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中

// cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系
println(wordToOneRdd.toDebugString)
// 数据缓存。
wordToOneRdd.cache()
// 可以更改存储级别
// mapRdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2)

存储级别

object StorageLevel {
 val NONE = new StorageLevel(false, false, false, false)
 val DISK_ONLY = new StorageLevel(true, false, false, false)
 val DISK_ONLY_2 = new StorageLevel(true, false, false, false, 2)
 val MEMORY_ONLY = new StorageLevel(false, true, false, true)
 val MEMORY_ONLY_2 = new StorageLevel(false, true, false, true, 2)
 val MEMORY_ONLY_SER = new StorageLevel(false, true, false, false)
 val MEMORY_ONLY_SER_2 = new StorageLevel(false, true, false, false, 2)
 val MEMORY_AND_DISK = new StorageLevel(true, true, false, true)
 val MEMORY_AND_DISK_2 = new StorageLevel(true, true, false, true, 2)
 val MEMORY_AND_DISK_SER = new StorageLevel(true, true, false, false)
 val MEMORY_AND_DISK_SER_2 = new StorageLevel(true, true, false, false, 2)
 val OFF_HEAP = new StorageLevel(true, true, true, false, 1)

在这里插入图片描述
缓存有可能丢失，或者存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD 的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于 RDD 的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于 RDD 的各个 Partition 是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部 Partition。
Spark 会自动对一些 Shuffle 操作的中间数据做持久化操作(比如：reduceByKey)。这样做的目的是为了当一个节点 Shuffle 失败了避免重新计算整个输入。但是，在实际使用的时候，如果想重用数据，仍然建议调用 persist 或cache

RDD CheckPoint 检查点
所谓的检查点其实就是通过将 RDD 中间结果写入磁盘由于血缘依赖过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果检查点之后有节点出现问题，可以从检查点开始重做血缘，减少了开销。
对 RDD 进行 checkpoint 操作并不会马上被执行，必须执行 Action 操作才能触发。

// 设置检查点路径
sc.setCheckpointDir("./checkpoint1")
// 创建一个 RDD，读取指定位置文件
val lineRdd: RDD[String] = sc.textFile("input/test1.txt")
// 业务逻辑
val wordRdd: RDD[String] = lineRdd.flatMap(line => line.split(" "))
val wordToOneRdd: RDD[(String, Long)] = wordRdd.map {
 word => {
 (word, System.currentTimeMillis())
 }
}
// 增加缓存,避免再重新跑一个 job 做 checkpoint
wordToOneRdd.cache()
// 数据检查点：针对 wordToOneRdd 做检查点计算
wordToOneRdd.checkpoint()
// 触发执行逻辑
wordToOneRdd.collect().foreach(println)

缓存和检查点区别
1）Cache 缓存只是将数据保存起来，不切断血缘依赖。Checkpoint 检查点切断血缘依赖。
2）Cache 缓存的数据通常存储在磁盘、内存等地方，可靠性低。Checkpoint 的数据通常存
储在 HDFS 等容错、高可用的文件系统，可靠性高。
3）建议对 checkpoint()的 RDD 使用 Cache 缓存，这样 checkpoint 的 job 只需从 Cache 缓存
中读取数据即可，否则需要再从头计算一次 RDD。

示例1：
数据：user_test.csv

name,number
lisi,123
wangwu,456
zhangsan,789

RDD CheckPoint 检查点测试脚本：

package SparkTest.SparkSql

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.sql.SparkSession

object DSLTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val session = SparkSession.builder().appName("DSLTest").master("local[*]").getOrCreate()
    import  session.implicits._
    import org.apache.spark.sql.functions._
    // 设置检查点路径
    val sc = session.sparkContext
    sc.setCheckpointDir("file:///F:/JavaTest/SparkDemo/checkpoint")

    // 创建一个 RDD，读取指定位置文件
    val lineRdd: RDD[String] = sc.textFile("file:///F:/JavaTest/SparkDemo/data/user_test.csv")
    
    // 业务逻辑
    val wordRdd: RDD[String] = lineRdd.flatMap(line => line.split(" "))
    val wordToOneRdd: RDD[(String, Long)] = wordRdd.map {
      word => {
        (word, System.currentTimeMillis())
      }
    }
    
    // 增加缓存,避免再重新跑一个 job 做 checkpoint
    wordToOneRdd.cache()
    // 数据检查点：针对 wordToOneRdd 做检查点计算
    wordToOneRdd.checkpoint()
    // 触发执行逻辑
    wordToOneRdd.collect().foreach(println)

    session.close()

  }
}
//结果：
(name,number,1682664424265)
(lisi,123,1682664424265)
(wangwu,456,1682664424265)
(zhangsan,789,1682664424265)
F:/JavaTest/SparkDemo/checkpoint下多出文件