spark中的持久化机制以及lineage和checkpoint（简含源码解析）

spark相比MapReduce最大的优势是，spark是基于内存的计算模型，有的spark应用比较复杂，如果中间出错了，那么只能根据lineage从头开始计算，所以为了避免这种情况，spark提供了两种持久化算子，如果用术语回答，持久化的目的就是为了容错。

存储级别

spark贴心地提供了多种存储级别供选择

这里解释一下StorageLevel的参数是什么
1._useDisk
2._useMemory
3._useOffHeap
4._deserialized
5._replication 默认值为1
这里解释一下什么事OffHeap，我们知道一般来java中对象是分配到jvm中的堆中，而OffHeap就是堆外内存，这片内存直接被操作系统管理而不是受jvm管理，这样的话可以减少GC的影响。
再解释下deserialized，是serialized的反过程，序列化和反序列化指得是对象与字节码文件间转换的过程。

如何选择存储级别

java、scala中的存储级别可以认为是DISK,MEMORY,SERIABLIZED和副本数之间排列组合，如何进行选择在官方文档上（文档地址可以直接搜spark或者去我上篇RDD算子介绍的博客中进入），我这里直接对原文进行硬翻

1. 如果使用默认的存储级别（MEMORY_ONLY），存储在内存中的 RDD 没有发生溢出，那么就选择默认的存储级别。默认存储级别可以最大程度的提高 CPU 的效率,可以使在 RDD 上的操作以最快的速度运行

2. 如果内存不能全部存储 RDD，那么使用 MEMORY_ONLY_SER，并挑选一个快速序列化库将对象序列化，以节省内存空间。使用这种存储级别，计算速度仍然很快

3. 除了在计算该数据集的代价特别高，或者在需要过滤大量数据的情况下，尽量不要将溢出的数据存储到磁盘。因为，重新计算这个数据分区的耗时与从磁盘读取这些数据的耗时差不多。

4. 如果想快速还原故障，建议使用多副本存储级别（例如，使用 Spark 作为 web 应用的后台服务，在服务出故障时需要快速恢复的场景下）。所有的存储级别都通过重新计算丢失的数据的方式，提供了完全容错机制。但是多副本级别在发生数据丢失时，不需要重新计算对应的数据库，可以让任务继续运行。

cache和persist算子的区别

可以看出，cache就是persist的偷懒版本，persist可以自定义StorageLevel,但是cache就是默认的MEMORY_ONLY
观察persist的源码

源码本身没什么好讲的，除了那个localcheckPointed，这个可以按下不表，在spark持久化中还有两个重要的概念，
checkpoint, lineage

checkpoint和lineage

checkpoint和lineage都是RDD容错的手段
lineage相当于族谱，记录了RDD变化的过程，这一点与mysql的redo log差不多，在发生错误的时候，通过lineage来重新运算获取数据，lineage描述的是RDD的变化链，有两种路径，一种是窄依赖，另一种是宽依赖，这两种依赖可以想像为独生和超生，一个父只对应一个孩子是窄依赖，一个父对应多个孩子叫做宽依赖。
checkpoint机制是来弥补lineage中宽依赖带来的冗余计算问题（理想中一个孩子丢了只需要“生”出丢失的孩子即可，但是实操如果要复原，只能父重新计算出所有孩子，带来了计算冗余”），对这种宽依赖或者说触发shuffle的算子加checkpoint是可以考虑的事情。checkpoint就是将数据导入可靠的具有容错的存储系统中，一般指定为hdfs，也可以是s3之类的，不过这样做的话会斩断依赖链

重要的代码也就是最后的赋值，这行代码的意思是标记这个RDD需要checkpointing，但是这个并没有立即执行，需要后面action触发才能执行，也就是

中的最后一行（runJob函数是每个action算子中必定执行的函数）

这段代码的意思一个RDD初始时doCheckPointCalled为false,经过一轮后为true,checkpointData.isDefined为true，则说明rdd已经被checkPoint过了，则真正执行进行checkpointData的真实checkpoint()操作，而上面的checkpointAllMarkedAncestors表示此RDD的祖先被checkpoint都通过这个job触发处理，默认是false，也就是说

这个时候只会触发RDD4的checkpoint转存，而不会触发RDD1的转存
下面是真正执行checkpoint操作的函数

首先把cpState（RDDCheckpointData中的一个属性）置为CheckpointingInProgress，然后进行doCheckPoint操作产生newRDD，这里的doCheckPoint操作并没有实现，那么就去寻找它的子类，这时应该想起

这里，ReliableRDDCheckpointData，这个就是RDDCheckPoint的子类，里面实现doCheckpoint操作

很明显，最重要的代码是 ReliableCheckpointRDD.writeRDDToCheckpointDirectory方法，下面给出它的代码，太长了就不截图了

  def writeRDDToCheckpointDirectory[T: ClassTag](
      originalRDD: RDD[T],
      checkpointDir: String,
      blockSize: Int = -1): ReliableCheckpointRDD[T] = {
    val checkpointStartTimeNs = System.nanoTime()

    val sc = originalRDD.sparkContext

    // Create the output path for the checkpoint
    val checkpointDirPath = new Path(checkpointDir)
    val fs = checkpointDirPath.getFileSystem(sc.hadoopConfiguration)
    if (!fs.mkdirs(checkpointDirPath)) {
      throw new SparkException(s"Failed to create checkpoint path $checkpointDirPath")
    }

    // Save to file, and reload it as an RDD
    val broadcastedConf = sc.broadcast(
      new SerializableConfiguration(sc.hadoopConfiguration))
    // TODO: This is expensive because it computes the RDD again unnecessarily (SPARK-8582)
    sc.runJob(originalRDD,
      writePartitionToCheckpointFile[T](checkpointDirPath.toString, broadcastedConf) _)

    if (originalRDD.partitioner.nonEmpty) {
      writePartitionerToCheckpointDir(sc, originalRDD.partitioner.get, checkpointDirPath)
    }

    val checkpointDurationMs =
      TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - checkpointStartTimeNs)
    logInfo(s"Checkpointing took $checkpointDurationMs ms.")

    val newRDD = new ReliableCheckpointRDD[T](
      sc, checkpointDirPath.toString, originalRDD.partitioner)
    if (newRDD.partitions.length != originalRDD.partitions.length) {
      throw new SparkException(
        "Checkpoint RDD has a different number of partitions from original RDD. Original " +
          s"RDD [ID: ${originalRDD.id}, num of partitions: ${originalRDD.partitions.length}]; " +
          s"Checkpoint RDD [ID: ${newRDD.id}, num of partitions: " +
          s"${newRDD.partitions.length}].")
    }
    newRDD
  }

最后执行下半程序，更新rdd并斩断lineage，斩断也就是将rdd中dependency属性置为null，整个过程就结束了

总结就是，RDD在进行checkPoint操作的时候先进行标记，然后直到action算子中的runJob函数里的docheckPoint才真正执行checkpoint操作，而具体如何checkpoint，依靠子类ReliableRDDCheckpointData中重写的checkpoint函数进行更新和斩断，更新rdd根据写入hdfs中的rdd数据进行生成，而斩断就是将生成的rdd的dependency属性置位null