RDD CheckPoint_大数据培训

发布时间:2021年04月28日作者:atguigu浏览次数:753

RDD CheckPoint

Spark中对于数据的保存除了持久化操作之外,还提供了一种检查点的机制,检查点(本质是通过将RDD写入Disk做检查点)是为了通过lineage做容错的辅助,lineage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,如果之后有节点出现问题而丢失分区,从做检查点的RDD开始重做Lineage,就会减少开销。检查点通过将数据写入到HDFS文件系统实现了RDD的检查点功能。

为当前RDD设置检查点。该函数将会创建一个二进制的文件,并存储到checkpoint目录中,该目录是用SparkContext.setCheckpointDir()设置的。在checkpoint的过程中,该RDD的所有依赖于父RDD中的信息将全部被移除。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。

案例实操:

(1)设置检查点

scala> sc.setCheckpointDir(“hdfs://hadoop102:9000/checkpoint”)

(2)创建一个RDD

scala> val rdd = sc.parallelize(Array(“atguigu”))

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[14] at parallelize at <console>:24

(3)将RDD转换为携带当前时间戳并做checkpoint

scala> val ch = rdd.map(_+System.currentTimeMillis)

ch: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[16] at map at <console>:26

scala> ch.checkpoint

(4)多次打印结果

RDD CheckPoint_大数据培训

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