# 学习 Spark Checkpoint 机制
在大数据处理框架中，Apache Spark 是一个非常流行的选择。它提供了多种强大的特性，其中之一就是 Checkpoint 机制。Checkpoint 机制用于容错和优化长计算链，保护应用程序免受失败的影响。本文将会详细介绍如何在 Spark 中实现 Checkpoint 机制。
## 什么是 Checkpoint？
Checkpoint
SparkContext.scala实现了一个SparkContext的class和object,SparkContext类似Spark的入口，负责连接Spark集群，创建RDD,累积量和广播量等。在Spark框架下该类在一个JVM中只加载一次。在加载类的阶段，SparkContext类中定义的属性，代码块，函数均被加载。（1）class SparkContext(config:Sp
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2023-10-27 09:28:27
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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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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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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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概述 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。当然，为了保证exactly-o
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2023-11-03 12:46:11
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目录Spark Streaming 的checkpoint机制一、什么时候checkpoint二、如何使用checkpoint Spark Streaming 的checkpoint机制Spark Streaming若需要24/7不间断的运行，因此Spark Streaming必须对诸如系统错误，JVM出错等与程序逻辑无关的错误(failures)导致Driver所在的节点出错，具备一定的非应用
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2023-10-27 09:30:23
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在上篇文章中介绍了如何Flink的State状态，本篇文章接着上篇文章继续介绍Flink的Checkpoint机制。启动checkpoint机制它可以为每一个job备份了一份快照，当job遇到故障重启或者失败的时候，我们就不必从每个job的源头去重新计算，而是从最近的一个完整的checkpoint开始恢复，避免了重复计算，节省了资源，并且保证了Exactly Once 语义。具体的使用方法以及实现
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2024-03-08 22:39:42
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1.简介
Apache Flink提供容错机制，以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使存在故障，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。
容错机制持续地制作分布式流数据流的快照。对于状态较小的流应用程序，这些快照非常轻量级，可以频繁产生快照，而不会对性能产生太大影响。流应用程序的状态存储的位置是可以配置的（例如存
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2021-06-11 23:31:02
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flink超越Spark的Checkpoint机制浪尖浪尖聊大数据1.简介ApacheFlink提供容错机制，以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使存在故障，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。容错机制持续地制作分布式流数据流的快照。对于状态较小的流应用程序，这些快照非常轻量级，可以频繁产生快照，而不会对性能
原创
2021-03-14 23:38:22
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flink的Checkpoint机制远超spark
原创
2021-07-23 17:15:07
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flink的Checkpoint机制远超spark
原创
2021-07-23 17:45:50
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flink超越Spark的Checkpoint机制浪尖浪尖聊大数据ApacheFlink提供容错机制，以持续恢复数据流应用程序的状态。该机制确保即使存在故障，程序的每条记录只会作用于状态一次（exactly-once），当然也可以降级为至少一次（at-least-once）。容错机制持续地制作分布式流数据流的快照。对于状态较小的流应用程序，这些快照非常轻量级，可以频繁产生快照，而不会对性能产生太大
原创
2021-03-18 19:43:21
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概念：Lineage 血统理解：表示任务执行的生命周期（整个任务的执行过程）检查点（本质是通过将RDD写入Disk做检查点）是为了通过Lin种模式，需要将s...
原创
2024-04-22 10:59:10
45阅读
我们应该都很熟悉 checkpoint 这个概念， 就是把内存中的变化刷新到持久存储，斩断依赖链 在存储中 checkpoint 是一个很常见的概念， 举几个例子：数据库 checkpoint 过程中一般把内存中的变化进行持久化到物理页， 这时候就可以斩断依赖链， 就可以把 redo 日志删掉了， 然后更新下检查点，hdfs namenode 的元数据 editlog， Seconda
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2023-11-08 20:40:02
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我们应该都很熟悉 checkpoint 这个概念， 就是把内存中的变化刷新到持久存储，斩断依赖链 在存储中 checkpoint 是一个很常见的概念， 举几个例子数据库 checkpoint 过程中一般把内存中的变化进行持久化到物理页， 这时候就可以斩断依赖链， 就可以把 redo 日志删掉了， 然后更新下检查点，hdfs namen
原创
2023-01-09 17:33:16
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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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一、原理1、Checkpoint是什么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，然后呢，从初始的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。而且呢，整个应用运行的时间也特别长，比如通常要运行1~5个小时。
在上述情况下，就比较适合使用checkpoint功能。因为
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2023-07-10 15:25:50
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去面试大数据的时候，面试官一定会问你一些常见的大数据组件以及其工作流程是否熟悉，下面几次会分享大数据面试干货，赶快学起来吧。一、 Spark的Application工作原理首先启动自己的程序 ApplicationSpark—submint（shell）提交任务开启Driver进程，执行ApplicationSparkContext 初始化(进行资源的申请、任务的分配和监控)，构造出来两个实例DA
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2023-10-05 16:10:07
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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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