RDD的依赖关系、窄依赖、宽依赖、RDD的缓存、RDD缓存方式、DAG的生成、RDD容错机制之Checkpoint

1、RDD的依赖关系

RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。

1.1、窄依赖

窄依赖指的是每一个父RDD的Partition最多被子RDD的一个Partition使用
总结：窄依赖我们形象的比喻为独生子女

1.2、宽依赖

宽依赖指的是多个子RDD的Partition会依赖同一个父RDD的Partition
总结：宽依赖我们形象的比喻为超生

1.3、Lineage

RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列Lineage（即血统）记录下来，以便恢复丢失的分区。RDD的Lineage会记录RDD的元数据信息和转换行为，当该RDD的部分分区数据丢失时，它可以根据这些信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。

2、RDD的缓存

Spark速度非常快的原因之一，就是在不同操作中可以在内存中持久化或缓存个数据集。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。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。可以说，缓存是Spark构建迭代式算法和快速交互式查询的关键。

2.1、RDD缓存方式

RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。

通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法，默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的。

缓存有可能丢失，或者存储存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于RDD的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于RDD的各个Partition是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部Partition。

3、DAG的生成

DAG(Directed Acyclic Graph)叫做有向无环图，原始的RDD通过一系列的转换就就形成了DAG，根据RDD之间的依赖关系的不同将DAG划分成不同的Stage，对于窄依赖，partition的转换处理在Stage中完成计算。对于宽依赖，由于有Shuffle的存在，只能在parent RDD处理完成后，才能开始接下来的计算，因此宽依赖是划分Stage的依据。

4、RDD容错机制之checkpoint 

4.1、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的持久化；
（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行复用，就可以极大的提升效率；
（3）、 如果采用persist把数据放在内存中，虽然是快速的，但是也是最不可靠的；如果把数据放在磁盘上，也不是完全可靠的！例如磁盘会损坏，系统管理员可能清空磁盘。
（4）、 Checkpoint的产生就是为了相对而言更加可靠的持久化数据，在Checkpoint的时候可以指定把数据放在本地，并且是多副本的方式，但是在生产环境下是放在HDFS上，这就天然的借助了HDFS高容错、高可靠的特征来完成了最大化的可靠的持久化数据的方式；
（5）、 Checkpoint是为了最大程度保证绝对可靠的复用RDD计算数据的Spark高级功能，通过checkpoint我们通常把数据持久化到HDFS来保证数据最大程度的安全性；
（6）、 Checkpoint就是针对整个RDD计算链条中特别需要数据持久化的环节（后面会反复使用当前环节的RDD）开始基于HDFS等的数据持久化复用策略，通过对RDD启动checkpoint机制来实现容错和高可用；
由此当加入进行一个1万个步骤，在9000个步骤的时候persist，数据还是有可能丢失的，但是如果checkpoint，数据丢失的概率几乎为0。

4.2、checkpoint原理机制

（1） 当RDD使用cache机制从内存中读取数据，如果数据没有读到，会使用checkpoint机制读取数据。此时如果没有checkpoint机制，那么就需要找到父RDD重新计算数据了，因此checkpoint是个很重要的容错机制。checkpoint就是对于一个RDD chain，如果中间某些中间结果RDD，后面需要反复使用该数据，可能因为一些故障导致该中间数据丢失，那么就可以针对该RDD启动checkpoint机制，checkpoint，首先需要调用sparkContext的setCheckpoint方法，设置一个容错文件系统目录，比如hdfs，然后对RDD调用checkpoint方法。之后再RDD所处的job运行结束后，会启动一个单独的job，来讲checkpoint过的数据写入之前设置的文件系统持久化，进行高可用。所以后面的计算在使用该RDD时，如果数据丢失了，但是还是可以从它的checkpoint中读取数据，不需要重新计算。
（2） checkpoint与persist或者cache的区别在于,持久化只是将数据保存在BlockManager中但是其lineage是不变的，但是checkpoint执行完后，rdd已经没有依赖RDD，只有一个checkpointRDD，checkpoint之后，RDD的lineage就改变了。而且，持久化的数据丢失的可能性更大，因为可能磁盘或内存被清理，但是checkpoint的数据通常保存到hdfs上，放在了高容错文件系统。