checkpoint，是Spark提供的一个比较高级的功能。 有时候我们的Spark任务，比较复杂，从初始化RDD开始，到最后整个任务完成，有比较多的步骤，比如超过10个transformation算子。而且整个任务运行的时间也特别长，比如通常要运行1~2个小时。在这种情况下，就比较适合使用checkpoint功能了。 因为对于特别复杂的Spark任务，有很高的风险会出现某个要反复使用的RDD因为
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2023-09-21 11:20:57
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checkpointcheckpoint（检查点）是Spark为了避免长链路，大计算量的Rdd不可用时，需要长时间恢复而引入的。主要就是将通过大量计算而获得的这类Rdd的数据直接持久化到外部可靠的存储体系中（一般为hdfs文件）。在以后再需要从这个Rdd获取数据时，直接从检查点获取数据从而避免了从头重新计算Rdd的数据。生成checkpointcheckpoint是在job执行结束后再启动专门的c
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2023-07-10 15:25:35
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一、概述Checkpoint是什么？ Spark在生产环境下经常会面临Tranformations的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体Tranformation产生的RDD本身计算特别复杂和耗时（例如计算时常超过1~5个小时），此时我们必须考虑对计算结果数据的持久化。如果采用persist把数据放在内存中的话，虽然是最快速的但是也是最不可靠的；如果放在磁盘上也不是完全可靠的！
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2023-11-10 10:46:14
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一 Spark中Checkpoint是什么假设一个应用程序特别复杂场景，从初始RDD开始到最后整个应用程序完成，有非常多的步骤，比如超过20个transformation操作，而且整个运行时间也比较长，比如1-5个小时。此时某一个步骤数据丢失了，尽管之前在之前可能已经持久化到了内存或者磁盘，但是依然丢失了，这是很有可能的。也就是说没有容错机制，那么有可能需要重新计算一次。而如果这个步骤很耗时和资源
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2023-08-17 16:44:12
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# 用Spark实现Checkpoint
## 简介
在使用Spark时，为了保证作业的可靠性和容错性，我们可以通过Checkpoint来持久化RDD的计算结果到容错性存储系统如HDFS中。
## 步骤
为了帮助你学习如何在Spark中实现Checkpoint，接下来会具体介绍实现的步骤和代码示例。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 步骤一 | 初始化SparkSe
原创
2024-05-08 09:57:04
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10.checkpoint是什么（1）、Spark 在生产环境下经常会面临transformation的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体transformation的RDD本身计算特别复杂或者耗时（例如计算时长超过1个小时），这个时候就要考虑对计算结果数据持久化保存；（2）、Spark是擅长多步骤迭代的，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经计算的过程产生的数据进
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2023-11-11 10:25:40
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Spark checkpoint容错机制1. checkpoint概念Spark 在生产环境下经常会面临transformation的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体transformation的RDD本身计算特别复杂或者耗时（例如计算时长超过1个小时），这个时候就要考虑对计算结果数据持久化保存；Spark是擅长多步骤迭代的，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经
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2023-12-21 04:59:24
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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DStreamGraph以及相关配置信息，以便在Driver崩溃重启的时候能够接着之前进度继续进行处理
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2023-11-27 23:23:07
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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 中包含1万个RDD) 或者是具体的 Transformation 产生的 RDD 本身计算特别复杂和耗时(例如计算时常超过1个小时) , 可能业务比较复杂，此时我们必需考虑对计算结果的持久化。Spark 是擅长
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2023-08-31 17:24:35
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Checkpoint是Flink实现容错机制最核心的功能，它能够根据配置周期性地基于Stream中各个Operator/task的状态来生成快照，从而将这些状态数据定期持久化存储下来，当Flink程序一旦意外崩溃时，重新运行程序时可以有选择地从这些快照进行恢复，从而修正因为故障带来的程序数据异常举例来说，如果从kafka消费数据进行逻辑计算，程序出错，我们就可以利用checkpoint恢复到上一次
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2023-07-10 12:34:47
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一、Checkpoint到底是什么？1，Spark在生产环境下经常会面临Tranformations的RDD非常多（例如一个Job中包含1万个RDD）或者具体Tranformation产生的RDD本身计算特别复杂和耗时（例如计算时长超过1个小时），此时我们必须考虑对计算结果数据的持久化；2，Spark是擅长多步骤迭代，同时擅长基于Job的复用，这个时候如果能够对曾经计算的过程产生的数据进行复用，
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2024-01-08 15:24:32
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引入checkpoint机制原因Spark 在生产环境下经常会面临 Transformation 的 RDD 非常多(例如一个Job 中包含1万个RDD) 或者是具体的 Transformation 产生的 RDD 本身计算特别复杂和耗时(例如计算时常超过1个小时) , 这个时候如果可以对计算的过程进行复用，就可以极大的提升效率，此时我们必需考虑对计算结果的持久化。 如果采用 persists 把
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2023-09-29 13:47:27
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Checkpoint，是Spark 提供的一个比较高级的功能。有的时候，比如说，我们的 Spark 应用程序，特别的复杂，然后从初始的RDD开始，到最后拯个应用程序完成，有非常多的步骤，比如超过20个transformation 操作。而且整个应用运行的时间也特别的长，比如通常要运行1-5小时。 在上述的情况下，就比较适合使用checkpoint 功能。因为，对于特别复杂的 Spark应用，
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2023-10-14 16:38:01
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概述checkpoint 的机制保证了需要访问重复数据的应用 Spark 的DAG执行行图可能很庞大，task 中计算链可能会很长，这时如果 task 中途运行出错，那么 task 的整个需要重算非常耗时，因此，有必要将计算代价较大的 RDD checkpoint 一下，当下游 RDD 计算出错时，可以直接从 checkpoint 过的 RDD 那里读取数据继续算。我们先来看一个例子，checkp
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2024-08-03 14:34:24
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checkpoint注意点：1.当某一窗口被打断之后，重新从checkpoint恢复时，不会继续执行这一窗口未执行完的代码，仅仅是恢复spark streaming的配置和代码，进行下一批次的执行。2.看到某些文章说spark streaming重新编译了之后，不能从checkpoint取出数据，继续执行，但是我运行代码检测到，即使重新打包，也是可以继续从checkpoint取出数据执行的。3.
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2024-08-14 11:29:21
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我们了解到合理地将RDD持久化/缓存，不仅直接避免了RDD的重复计算导致的资原浪费和占用，还提升了RDD的容错性，而且间接提升了分析任务的完成效率，那么为什么又会需要基于checkpoint的容错机制，在什么情况下需要设置checkpoint呢?对RDD进行ceckpoin操作，会将RDD直接存储到磁盘上，而不是内存，从而实现真正的数据持久化。checkpoint实际上对RDD lineage (
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2024-01-03 23:57:03
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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D
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2018-08-19 09:31:00
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# 深入了解 Spark Checkpoint：新手指南
在大数据处理领域，Apache Spark 是一个广泛使用的开源框架。它提供了许多特性来处理大规模数据，其中 Checkpoint 是一个非常关键的概念。Checkpoint 主要用于容错，是 Spark 计算流中重要的一环。在这篇文章中，我们将一起学习如何实现 Spark 的 Checkpoint。
## 流程概述
在实现 Che
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2024-10-06 03:51:24
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在大数据处理领域，Apache Spark 是一个流行的工具，而其中的“checkpoint”功能是保证数据可靠性的重要组成部分。Checkpoint 通过将数据写入持久存储，有效防止因节点失败而导致的数据丢失。然而，设置 checkpoint 参数通常会导致一些性能问题与调优措施需要执行。本文将全方位地解析 checkpoint Spark 参数，帮助大家理解背景、解析参数、进行调试、性能优化以
# Spark Checkpoint清空：概念与实例解析
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理场景。Spark 提供了许多强大的功能，其中之一便是“Checkpoint”机制。Checkpoint 的主要作用是为了提供容错机制和优化性能。当我们处理大数据时，有时会需要清空不必要的 Checkpoint。本文将详细介绍 Spark Checkpoint 的概念
