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160220
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0305
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0507
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513
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0604
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0618
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0716
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0722
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Spark checkpoint
http://blog.csdn.net/ljp812184246/article/details/53897613
缓存有可能丢失，或者存储存储于内存的数据由于内存不足而被删除。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。
但是，多次迭代后数据丢失的重新计算，会影响这个效率。因此，RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证快速的恢复，而不是重新计算。
checkpoint保存的目录是在HDFS目录中，保证了存储的可靠性。
sc.setCheckpointDir("hdfs://master:9000/..")//会在..目录创建一个文件夹
//对象面的rdd设置checkpoint
rdd.checkpoint
rdd.collectcheckpoint和cache一样，是transformation
当遇到action时，checkpoint会启动另一个任务，将数据切割拆分，保存到设置的checkpoint目录中。
在Spark的checkpoint源码中提到，
- 当使用了checkpoint后，数据被保存到HDFS，此RDD的依赖关系也会丢掉，因为数据已经持久化到硬盘，不需要重新计算。
- 强烈推荐先将数据持久化到内存中（cache操作），否则直接使用checkpoint会开启一个计算，浪费资源。
