# Spark缓存和Checkpoint
## 引言
随着大数据技术的快速发展，Spark作为一种快速、可靠的数据处理框架，在数据分析和机器学习领域得到了广泛应用。在Spark的数据处理过程中，缓存和Checkpoint是两种常用的技术手段，用于优化和提高数据处理的效率和性能。本文将介绍Spark缓存和Checkpoint的基本概念、使用方法和示例代码，并通过关系图和序列图形式进行图示说明。
原创
2023-08-31 10:49:58
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Spark学习笔记总结03. Spark cache和checkpoint机制1. RDD cache缓存当持久化某个RDD后，每一个节点都将把计算的分片结果保存在内存中，并在对此RDD或衍生出的RDD进行的其他动作中重用（不需要重新计算）。这使得后续的动作变得更加迅速。RDD相关的持久化和缓存，是Spark最重要的特征之一。val rdd = sc.textFile("hdfs://172.23
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2024-01-03 20:39:29
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Spark中的RDD缓存----cache目录Spark中的RDD缓存----cacheRDD缓存代码示例RDD的缓存级别前面说到，spark中的RDD是没有数据的，因为数据流过而不留下，有时候对同一个RDD我们需要使用多次，每次使用该RDD，数据都要重新调用，非常麻烦；这时候我们可以通过对RDD进行缓存，将RDD缓存在内存或者磁盘里面，这样就使RDD中含有数据了。RDD缓存代码示例package
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2023-07-04 21:38:56
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Spark中缓存和检查点的区别???一、缓存 cache和persist是RDD的两个API，cache底层调用的就是persist，区别在于cache不能指定缓存方式，只能缓存在内存中，但是persist可以指定缓存方式，比如：缓存在内存中、内存和磁盘并序列化等。同时不会切断RDD的血缘关系，当Executor发生宕机时，会重新根据依赖关系读取数据。二、checkpoint 本质上是将RDD（数
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2023-08-21 15:27:04
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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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1缓存概要 缓存的意义 缓存相关的 API 缓存级别以及最佳实践 1.1. 缓存的意义使用缓存的原因 - 多次使用 RDD需求: 在日志文件中找到访问次数最少的 IP 和访问次数最多的 IPval conf = new SparkConf().setMaster("local[6]").setAppName("debug_string")val sc = new SparkContext(conf)val interimRDD = sc.textFile
原创
2021-08-27 15:38:33
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1缓存概要 缓存的意义 缓存相关的 API 缓存级别以及最佳实践 1.1. 缓存的意义使用缓存的原因 - 多次使用 RDD需求: 在日志文件中找到访问次数最少的 IP 和访问次数最多的 IPval conf = new SparkConf().setMaster("local[6]").setAppName("debug_string")val sc = new SparkContext(conf)val interimRDD = sc.textFile
原创
2022-01-27 14:08:25
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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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## Flink的Checkpoint和Spark的Checkpoint实现流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[创建Flink环境]
B --> C[创建数据源]
C --> D[定义数据处理逻辑]
D --> E[配置Checkpoint]
E --> F[启动Flink作业]
F --
原创
2023-11-29 05:30:04
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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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Checkpoints概述Flink 故障恢复机制的核心， 就是应用状态的一致性检查点有状态流应用的一 致检查点，其实就是所有任务的状态，在某个时间点的一份拷贝(一份快照) ;这个时间点，应该是所有任务都恰好处理完一个相同的输入数据的时候原理演示图Checkpoints当前数据接收到5，Checkpoints会保存5处理完以后的快照出现故障开始恢复遇到故障之后，第一步就是重启应用第二步是从chec
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2023-10-11 23:19:49
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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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Spark和Flink框架的差异Spark采用的是Resilient Distributed Datasets（RDD）框架，具有容错性和高效性，并提供了用于批处理和交互性查询的API。 RDD是一个能够被划分到多台计算机上的分布式数据结构，每个RDD都会被分成一些小的分块进行处理。Spark框架使用DAG轻松表达出RDD分组处理之间的依赖关系。而Flink则采用的是基于流式处理的DataStre
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2024-10-08 10:57:03
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对于流式应用程序，保证应用7*24小时的稳定运行，是非常必要的。因此对于计算引擎，要求必须能够适应与应用程序逻辑本身无关的问题（比如driver应用失败重启、网络问题、服务器问题、JVM崩溃等），具有自动容错恢复的功能。
对于流式应用程序，保证应用7*24小时的稳定运行，是非常必要的。因此对于计算引擎，要求必须能够适应与应用程序逻辑本身无关的问题（比如d
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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# 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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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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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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