RDD持久化和检查点

val count: RDD[(String, Int)] = mapRDD.reduceByKey(_ + _)
count.collect()

val value: RDD[(String, Iterable[(String, Int)])] = mapRDD.groupBy(_._1)
value.collect()

在上面代码中mapRDD转换两次：reduceByKey 和 groupBy，这种情况下RDD是从头执行两遍；性能不高

解决方法：RDD持久化

　　mapRDD.cache() 并不会立即持久化，而是在触发后面的action算子时，才会缓存在计算节点的内存中

　　mapRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK) 可以设置存储级别 内存 或 磁盘 

　　自己使用，用完后丢弃

检查点：检查点可以切断血缘关系，检查点其实就是将RDD结果写入磁盘（一般是写入HDFS分布式环境）

              由于血缘依赖过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果检查点之后有节点出现问题，可以从检查点开始重做血缘，减少了开销。

　　　　对RDD进行checkpoint操作并不会马上被执行，必须执行Action操作才能触发

　　　　检查点需要指定磁盘目录，为了安全，检查点会执行两遍RDD（优化方法：持久化和检查点结合使用，先持久化，再检查点）

　　　　mapRDD.cache()
　　　　mapRDD.checkpoint()