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Spark的RDD检查点实现分析

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/51206980 概述在《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书中只是简单介绍了下RDD的checkpoint,对本书是个遗憾。所以此文的目的旨在查漏补缺,完善本书的内容。Spark的RDD执行完成之后会保存检查点,便于当整个作业运行失败重新运行时候,从检查点恢复之前已经运行成功的RDD结果,这样就会大大减少重新计算的成本,提高任务恢复效率和执行效率,节省Spark各个计算节点的资源。本文着重分析检查点的代码实现,更深入理解其原理。在《深入理解Spark:核心思想与源码分析》一书的第5章中讲到在获取RDD分区信息时会调用partitions方法(见代码清单5-11),在获取依赖时会调用dependencies方法(见代码清单5-28)。 代码清单5-11 partitions方法的实现 final def partitions: Array[Partition] = { checkpointRDD.map(_.partitions)....

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