Spark以前的集群容错处理模型，像MapReduce，将计算转换为一个有向无环图（DAG）的任务集合，这样可以通过重复执行DAG里的一部分任务来完成容错恢复。但是由于主要的数据存储在分布式文件系统中，没有提供其他存储的概念，容错过程需要在网络上进行数据复制，从而增加了大量的消耗。所以，分布式编程中经常需要做检查点，即将某个时机的中间数据写到存储（通常是分布式文件系统）中。
Lineage机制
RDD的lineage记录的是粗粒度的特定数据Transformation操作行为。当这个RDD的部分分区数据丢失时，它可以通过lineage获取足够的信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。
RDD在lineage依赖方面分为两种：宽依赖和窄依赖来解决数据容错的高效性
·宽依赖：指父RDD的一个分区对应子RDD的多个分区(非全部)，也可以父RDD的一个分区对应子RDD所有分区(未经协同划分的join)。
·窄依赖：父RDD一个分区一对应子RDD一个分区，或者父RDD多个分区对应子RDD一个分区(经过协同划分的join)
Spark依赖实现：
abstract class NarrowDependency[T](_rdd: RDD[T]) extends Dependency[T] {
//返回子RDD的partitionId依赖的所有的parent RDD的Partition(s)
def getParents(partitionId: Int): Seq[Int]
override def rdd: RDD[T] = _rdd
}
窄依赖的one-to-one dependency实现：
class OneToOneDependency[T](rdd: RDD[T]) extends NarrowDependency[T](rdd) {
override def getParents(partitionId: Int) = List(partitionId)
}窄依赖的many-to-one dependency实现：
override def getParents(partitionId: Int) = {
if(partitionId >= outStart && partitionId < outStart + length) {
List(partitionId - outStart + inStart)
} else {
Nil
}
}
宽依赖的实现：
class ShuffleDependency[K, V, C](
@transient _rdd: RDD[_ <: Product2[K, V]],
val partitioner: Partitioner,
val serializer: Option[Serializer] = None,
val keyOrdering: Option[Ordering[K]] = None,
val aggregator: Option[Aggregator[K, V, C]] = None,
val mapSideCombine: Boolean = false)
extends Dependency[Product2[K, V]] {
override def rdd = _rdd.asInstanceOf[RDD[Product2[K, V]]]
//获取新的shuffleId
val shuffleId: Int = _rdd.context.newShuffleId()
//向ShuffleManager注册Shuffle的信息
val shuffleHandle: ShuffleHandle =
_rdd.context.env.shuffleManager.registerShuffle(
shuffleId, _rdd.partitions.size, this)
_rdd.sparkContext.cleaner.foreach(_.registerShuffleForCleanup(this))
}
RDD也是一个DAG，每一个RDD都会记住创建该数据集需要哪些操作，跟踪记录RDD的继承关系，这个关系在Spark里面叫lineage。由于创建RDD的操作是相对粗粒度的变换，即单一的操作应用于许多数据元素，而不需存储真正的数据，该技巧比通过网络复制数据更高效。当一个RDD的某个分区丢失时，RDD有足够的信息记录其如何通过其他RDD进行计算，且只需重新计算该分区，但是Spark的lineage也不是完美解决所有问题的
对于窄依赖，只需要通过重新计算丢失的那一块数据来恢复，容错成本较小。但如果是宽依赖，则当容错重算分区时，因为父分区数据只有一部分是需要重算子分区的，其余数据重算就造成了冗余计算。
所以，不同的应用有时候也需要在适当的时机设置数据检查点。由于RDD的只读特性使得它比常用的共享内存更容易做检查点，具体可以使用doCheckPoint方法
Checkpoint机制
- Checkpoint是把内存中变化持久化到一个高可用的分布式系统中，例如hdfs 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，
- spark streaming中对于一些有状态的操作，这在某些stateful转换中是需要的，在这种转换中，生成RDD需要依赖前面的batches，会导致依赖链随着时间而变长。为了避免这种没有尽头的变长，要定期将中间生成的 RDDs保存到可靠存储来切断依赖链。同时必须隔一段时间进行一次checkpoint。
使用checkpoint
sc.setCheckpointDir("/data/streaming/checkpoint")
rdd.checkpoint
