spark断电如何恢复 spark checkpoint

一、checkpoint概述

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因为节点的故障导致丢失，虽然之前持久化过，但是还是导致数据丢失了。那么也就是说，出现失败的时候，没有容错机制，所以当后面的transformation算子，又要使用到该RDD时，就会发现数据丢失了，此时如果没有进行容错处理的话，那么就需要再重新计算一次数据了。所以针对这种Spark Job，如果我们担心某些关键的，在后面会反复使用的RDD，因为节点故障导致数据
丢失，那么可以针对该RDD启动checkpoint机制，实现容错和高可用

如何使用checkpoint？

（1）首先要调用SparkContext的setCheckpointDir()方法，设置一个容错的文件系统的目录，比如HDFS；然后，对RDD调用checkpoint()方法。
（2）最后，在RDD所在的job运行结束之后，会启动一个单独的job，将checkpoint设置过的RDD的数据写入之
前设置的文件系统中。

二、RDD的checkpoint流程

1：SparkContext设置checkpoint目录，用于存放checkpoint的数据；对RDD调用checkpoint方法，然后它就会被RDDCheckpointData对象进行管理，此时这个RDD的checkpoint状态会被设置为Initialized。

2：待RDD所在的job运行结束，会调用job中最后一个RDD的doCheckpoint方法，该方法沿着RDD的血缘关系向上查找被checkpoint()方法标记过的RDD，并将其checkpoint状态从Initialized设置为
CheckpointingInProgress
3：启动一个单独的job，来将血缘关系中标记为CheckpointInProgress的RDD执行checkpoint操作，也就是将其数据写入checkpoint目录
4：将RDD数据写入checkpoint目录之后，会将RDD状态改变为Checkpointed；并且还会改变RDD的血缘关系，即会清除掉RDD所有依赖的RDD；最后还会设置其父RDD为新创建的CheckpointRDD

三、checkpoint与持久化的区别

（1）lineage是否发生改变。

lineage（血缘关系）说的就是RDD之间的依赖关系，持久化只是将数据保存在内存中或者本地磁盘文件中，RDD的lineage(血缘关系)是不变的；Checkpoint执行之后，RDD就没有依赖的RDD了，也就是它的lineage改变了。

（2）丢失数据的可能性。

持久化的数据丢失的可能性较大，如果采用 persist 把数据存在内存中的话，虽然速度最快但是也是最不可靠的，就算放在磁盘上也不是完全可靠的，因为磁盘也会损坏。Checkpoint的数据通常是保存在高可用文件系统中(HDFS),丢失的可能性很低

建议：对需要checkpoint的RDD，先执行persist(StorageLevel.DISK_ONLY)
为什么呢

因为默认情况下，如果某个RDD没有持久化，但是设置了checkpoint，那么这个时候，本来Spark任务已经执行结束了，但是由于中间的RDD没有持久化，在进行checkpoint的时候想要将这个RDD的数据写入外部存储系统的话，就需要重新计算这个RDD的数据，再将其checkpoint到外部存储系统中。如果对需要checkpoint的rdd进行了基于磁盘的持久化，那么后面进行checkpoint操作时，就会直接从磁盘上读取rdd的数据了，就不需要重新再计算一次了，这样效率就高了。那在这能不能使用基于内存的持久化呢？当然是可以的，不过没那个必要。

四、checkpoint的使用

1. scala代码

package com.sanqian.scala

import org.apache.spark.api.java.StorageLevels
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}


object CheckPointScala {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val conf = new SparkConf()
    conf.setAppName("CheckPointScala")
    val sc = new SparkContext(conf)

    if (args.length == 0) {
      System.exit(100)
    }
    val outoutPath = args(0)
    // 1.设置checkpoint目录\
    sc.setCheckpointDir("hdfs://bigdata01:9000/chk001")

    val dataRDD = sc.textFile("hdfs://bigdata01:9000/hadoop")
    dataRDD.persist(StorageLevels.DISK_ONLY)
    // 2.对RDD执行checkpoint操作
    dataRDD.checkpoint()

    dataRDD.flatMap(_.split(" ")).map((_, 1)).reduceByKey(_ + _).saveAsTextFile(outoutPath)

    sc.stop()
  }
}

2. Java代码

package com.sanqian.java;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.JavaRDD;
import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import scala.Tuple2;

import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

public class CheckPointJava {
    public static void main(String[] args) {
        SparkConf conf = new SparkConf();
        conf.setAppName("CheckPointJava");
        JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);

        if (args.length == 0){
            System.exit(100);
        }
        String outputPath = args[0];
        // 1.设置checkpoint目录
        sc.setCheckpointDir("hdfs://bigdata01:9000/chk001");
        JavaRDD<String> rdd = sc.textFile("hdfs://bigdata01:9000/hadoop");
        // 2.对RDD执行checkpoint操作
        rdd.checkpoint();
        
        rdd.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            @Override
            public Iterator<String> call(String line) throws Exception {
                return Arrays.asList(line.split(" ")).iterator();
            }
        }).mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception {
                return new Tuple2<String, Integer>(word, 1);
            }
        }).reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
                return v1 + v2;
            }
        }).saveAsTextFile(outputPath);

        sc.stop();
    }
}

3. 打包代码

（1）将pom.xml中的spark-core的依赖设置为provided，然后编译打包

<dependency>
            <groupId>org.apache.spark</groupId>
            <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
            <version>2.4.3</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>

（2）D:\ProgramData\IdeaProjects\db_spark>mvn clean package -DskipTests

 （3）将打包的jar包上传到bigdata04的/data/soft/sparkjars目录，创建一个新的spark-submit脚本

spark-submit \
--class $1 \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
--executor-memory 1G \
--num-executors 1 \
db_spark-1.0-SNAPSHOT.jar \
$2

 （4）提交任务：

sh lwx_run.sh com.sanqian.scala.CheckPointScala /out-chk003

执行成功之后可以到 setCheckpointDir 指定的目录中查看一下，可以看到目录中会生成对应的文件保存rdd中的数据，只不过生成的文件不是普通文本文件，直接查看文件中的内容显示为乱码。