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赵强老师：大数据从入门到精通（20）Spark RDD
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RDD的容错机制和检查点
赵渝强老师
2023-01-12 22:31:37
课时名称
课时知识点
RDD的容错机制和检查点
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RDD
容错
机制
：checkpoint
检查点
机制
本文介绍Spark中
RDD
的
检查点
机制
，通过将数据持久化到HDFS等可靠存储截断血统链，提升
容错
效率。适用于血统过长或迭代计算场景，相比persist更可靠，可有效避免因缓存丢失导致的重复计算开销。
Spark
RDD
的
检查点
--一种
容错
机制
本文详细介绍如何在Spark中使用
RDD
Checkpoint功能，包括设置
检查点
目录、对
RDD
进行checkpoint操作以及验证checkpoint的有效性。通过具体步骤展示，帮助读者理解checkpoint
机制
在
容错
和性能优化方面的作用。
Spark大数据处理讲课笔记3.6
RDD
容错
机制
本文详细介绍了Spark的
RDD
容错
机制
，包括血统方式和设置
检查点
方式，重点阐述了
检查点
机制
的工作原理和优势。此外，还讨论了共享变量，如广播变量和累加器在优化分布式计算中的作用。
Spark基础学习笔记21：
RDD
检查点
与共享变量
本文介绍了Spark中的
RDD
容错
机制
，包括血统方式和
检查点
方式，详细解析了
RDD
检查点
的
机制
、特点和与持久化的区别，并通过案例展示了如何设置
检查点
。此外，还讲解了共享变量——广播变量和累加器的使用，以及它们在网络传输和内存优化上的优势。
spark--
RDD
的
容错
Checkpoint
检查点
机制
-★★★★
本文详细介绍了
RDD
的
容错
机制
，强调了在内存和普通磁盘存储的不安全性。Checkpoint
机制
通过将重要
RDD
的数据存储到HDFS上，确保数据的安全性。使用方法包括设置Checkpoint目录，并在action操作后执行checkpoint。在开发中，建议先缓存/持久化提高效率，再通过Checkpoint确保数据安全。缓存与Checkpoint的区别在于存储位置、生命周期和依赖关系处理。
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16年以上的IT行业从业经历，清华大学计算机软件工程专业毕业，京东大学大数据学院院长（负责人），Oracle中国有限公司高级技术顾问；曾在BEA、甲骨文、摩托罗拉等世界500强公司担任高级软件架构师或咨询顾问等要职，精通大数据、数据库、中间件技术和Java技术。
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16年以上的IT行业从业经历，清华大学计算机软件工程专业毕业，京东大学大数据学院院长（负责人），Oracle中国有限公司高级技术顾问；曾在BEA、甲骨文、摩托罗拉等世界500强公司担任高级软件架构师或咨询顾问等要职，精通大数据、数据库、中间件技术和Java技术。
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