本文主要简述spark checkpoint机制，快速把握checkpoint机制的来龙去脉,至于源码可以参考我的下一篇文章。
1、Spark core的checkpoint
1）为什么checkpoint？
分布式计算中难免因为网络，存储等原因出现计算失败的情况，RDD中的lineage信息常用来在task失败后重计算使用，为了防止计算失败后从头开始计算造成的大量开销，RDD会checkpoint计算过程的信息，这样作业失败后从checkpoing点重新计算即可，提高效率。
2）什么时候写checkpoint数据？
- 当RDD的action算子触发计算结束后会执行checkpoint。
- 在spark streaming中每generate一个batch的RDD也会触发checkpoint操作。
3）什么时候读checkpoint数据？
task计算失败的时候会从checkpoint读取数据进行计算。
4）checkpoint具体实现有哪些?
其实现分两种：
- LocalRDDCheckpointData：临时存储在本地executor的磁盘和内存上（不能仅使用内存，因为内存的eviction机制可能造成data loss）。该实现的特点是比较快，适合lineage信息需要经常被删除的场景（如GraphX），可容忍executor挂掉。
- ReliableRDDCheckpointData：存储在外部可靠存储（如hdfs），可以达到容忍driver 挂掉情况。虽然效率没有存储本地高，但是容错级别最好。
如果代码中没有设置checkpoint，则使用local的checkpoint模式，如果设置路径，则使用reliable的checkpoint模式
2、spark streaming的checkpoint
spark streaming有一个单独的线程CheckpointWriteHandler，每generate一个batch interval的RDD数据都会触发checkpoint操作。
对于kafka的DirectKafkaInputDStreamCheckpointData，实质是重写DStreamCheckpointData的update和restore方法，这样checkpoint的数据就是topic，partition，fromOffset和untilOffset。