spark checkpoint用法

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checkpoint注意点：

1.当某一窗口被打断之后，重新从checkpoint恢复时，不会继续执行这一窗口未执行完的代码，仅仅是恢复spark streaming的配置和代码，进行下一批次的执行。

2.看到某些文章说spark streaming重新编译了之后，不能从checkpoint取出数据，继续执行，但是我运行代码检测到，即使重新打包，也是可以继续从checkpoint取出数据执行的。
3.报map什么没有初始化的错误原因是：dstream的api需要写在createStreamingContext方法里面，不能写在StreamingContext.getOrCreate这一行代码的后面，否则就会报刚刚那个错误了。

4.ssc.checkpoint(path)，如果放在集群上跑，则path默认是hdfs目录，如果在本地运行，则path是本地目录。

5.metadata checkpoint有一点不好理解：保存那些在队列中还没有处理的batch（仅仅保存元数据，而不是这些batch中的数据），按照我的理解就是，recevier接收数据后，如果spark streaming处理不过来（比如说设置了没一次最多多少条数据），那么就会先将数据按批次放到队列里，当这个时候如果driver program挂了，那么为开始的队列就会被保存起来，等下次启动任务的时候，继续执行那些未被执行的队列。如果正在执行的队列被打断，下次启动任务的时候，应该就不会继续执行正好被打断的批次了。仔细研读：Spark Streaming和Kafka整合是如何保证数据零丢失，里面的“可能存在数据丢失的场景”验证我上面的理解是正确的。

6.总结就是，checkpoint不能作为spark streaming保证数据可靠性的解决方案，需要我们自己用代码实现来保证数据的可靠处理。

测试代码：

package com.bigdata.spark.streaming.examples
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.streaming._
import org.apache.spark.streaming.StreamingContext._
import org.apache.hadoop.util.ThreadUtil
import com.bigdata.util._
import java.util.Date
object TestCheckpoint {
def createStreamingContext(): StreamingContext = {
    val conf = new SparkConf().setAppName("NetworkWordCount")
    conf.setMaster("local[4]")
    val ssc = new StreamingContext(conf, Seconds(5))
    ssc.checkpoint("D://checkpoint")
    val lines = ssc.socketTextStream("192.168.1.11", 9999)
    val words = lines.flatMap(_.split(" "))
    val wa = words.map(a).persist()
    val wb = wa.map(b)
    val pairs = words.map(word => (word, 1))
    val wordCounts = pairs.reduceByKey(_ + _)
    wb.print()
    return ssc
}
def main(args: Array[String]): Unit = {
    val ssc = StreamingContext.getOrCreate("/tmp/checkpoint", createStreamingContext)
    ssc.start()             // Start the computation
    ssc.awaitTermination() // Wait for the computation to terminate
}
   def a(line: String): String = {
      val re = line + " a "
      val hdfsUtil = new HDFSUtil()
      hdfsUtil.createFile("/tmp/a" + new Date().getTime, re.toString)
    return re
}
def b(line: String) = {
      Thread.sleep(10000)
      val re = line + " b "
      val hdfsUtil = new HDFSUtil()
      hdfsUtil.createFile("/tmp/b" + new Date().getTime, re.toString)
}
}

checkpoint分类

（1）Metadata checkpointing
将流式计算的信息保存到具备容错性的存储上如HDFS，Metadata Checkpointing适用于当streaming应用程序Driver所在的节点出错时能够恢复，元数据包括：
Configuration（配置信息） - 创建streaming应用程序的配置信息
DStream operations - 在streaming应用程序中定义的DStreaming操作
Incomplete batches - 在列队中没有处理完的作业

（2）Data checkpointing
将生成的RDD保存到外部可靠的存储当中，对于一些数据跨度为多个bactch的有状态tranformation操作来说，checkpoint非常有必要，因为在这些transformation操作生成的RDD对前一RDD有依赖，随着时间的增加，依赖链可能会非常长，checkpoint机制能够切断依赖链，将中间的RDD周期性地checkpoint到可靠存储当中，从而在出错时可以直接从checkpoint点恢复。

具体来说，metadata checkpointing主要还是从drvier失败中恢复，而Data Checkpoing用于对有状态的transformation操作进行checkpointing

参考：Spark修炼之道（进阶篇）——Spark入门到精通：第十四节 Spark Streaming 缓存、Checkpoint机制

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