有兩種數(shù)據(jù)需要被進(jìn)行checkpoint：

　　1.元數(shù)據(jù)checkpoint—-將定義了流式計算邏輯的信息，報錯到容錯的存儲系統(tǒng)上，比如HDFS

　　當(dāng)運行Spark—Streaming應(yīng)用程序的Driver進(jìn)程所在的節(jié)點失敗時，該信息可以用于進(jìn)行恢復(fù)。

　　元數(shù)據(jù)信息包括了：

　　1.1：配置信息—創(chuàng)建Spark-Streaming應(yīng)用程序的配置信息，比如SparkConf

　　1.2：DStream的操作信息—-定義了Spark-Stream應(yīng)用程序的計算邏輯的DStream操作信息

　　1.3：未處理的batch信息—-哪些job正在排隊，還沒處理的batch信息。

　　2.數(shù)據(jù)checkpoint—將實時計算過程中產(chǎn)生的RDD的數(shù)據(jù)保存到可靠的存儲系統(tǒng)中

　　對于一些將多個batch的數(shù)據(jù)進(jìn)行聚合的，有狀態(tài)的transformation操作，這是非常有用的，

　　在這種tranformation操作中，生成的RDD是依賴與之前的batch的，這會導(dǎo)致隨著時間的推移，Rdd的依賴。

　　鏈條越來越長，要避免由于依賴鏈條越來越長，導(dǎo)致一起變得越來越長的失敗恢復(fù)時間，有狀態(tài)的transformation

　　操作執(zhí)行過程中間產(chǎn)生的RDD，會定期的被checkpoint盜可靠的存儲系統(tǒng)上,比如HDFS,從而削減RDD的依賴鏈條，進(jìn)而縮短失敗恢復(fù)時，RDD的回復(fù)時間。

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