1.什么是spark checkpoint
spark 的容错机制使得某个任务或数据块丢失，都可以从最开始的数据源重新获取数据计算，然后恢复数据块和任务，如果计算比较多，计算链比较长，这个恢复过程就很长。
那么我们就需要在几个计算之后建立一个快照（或者说副本），以后的恢复可以直接从这个快照来恢复，而不需要完全从头来计算恢复，我们称为斩断计算链血统（lineage），这就是spark checkpoint。
checkpoint在spark中主要有两块应用：一块是在spark core中对RDD做checkpoint，可以切断做checkpoint RDD的依赖关系，将RDD数据保存到可靠存储（如HDFS）以便数据恢复；另外一块是应用在spark streaming中，使用checkpoint用来保存DStreamGraph以及相关配置信息，以便在Driver崩溃重启的时候能够接着之前进度继续进行处理（如之前waiting batch的job会在重启后继续处理）。
本文主要将详细分析checkpoint在以上两种场景的读写过程。
2.spark core中checkpoint分析
2.1，checkpoint的使用方法
使用checkpoint对RDD做快照大体如下：
sc.setCheckpointDir(checkpointDir.toString)
val rdd = sc.makeRDD(1 to 20, numSlices = 1)
rdd.checkpoint()
首先，设置checkpoint的目录（一般是hdfs目录），这个目录用来将RDD相关的数据（包括每个partition实际数据，以及partitioner（如果有的话））。然后在RDD上调用checkpoint的方法即可。
2.2，checkpoint写流程
可以看到checkpoint使用非常简单，设置checkpoint目录，然后调用RDD的checkpoint方法。针对checkpoint的写入流程，主要有以下四个问题：
Q1：RDD中的数据是什么时候写入的？是在rdd调用checkpoint方法时候吗？
Q2：在做checkpoint的时候，具体写入了哪些数据到HDFS了？
Q3：在对RDD做完checkpoint以后，对做RDD的本省又做了哪些收尾工作？
Q4：实际过程中，使用RDD做checkpoint的时候需要注意什么问题？
弄清楚了以上四个问题，我想对checkpoint的写过程也就基本清楚了。接下来将一一回答上面提出的问题。
A1：首先看一下RDD中checkpoint方法，可以看到在该方法中是只是新建了一个ReliableRDDCheckpintData的对象，并没有做实际的写入工作。实际触发写入的时机是在runJob生成改RDD后，调用RDD的doCheckpoint方法来做的。
A2：在经历调用RDD.doCheckpoint → RDDCheckpintData.checkpoint → ReliableRDDCheckpintData.doCheckpoint → ReliableRDDCheckpintData.writeRDDToCheckpointDirectory后，在writeRDDToCheckpointDirectory方法中可以看到：将作为一个单独的任务（RunJob）将RDD中每个parition的数据依次写入到checkpoint目录（writePartitionToCheckpointFile），此外如果该RDD中的partitioner如果不为空，则也会将该对象序列化后存储到checkpoint目录。所以，在做checkpoint的时候，写入的hdfs中的数据主要包括：RDD中每个parition的实际数据，以及可能的partitioner对象（writePartitionerToCheckpointDir）。
A3：在写完checkpoint数据到hdfs以后，将会调用rdd的markCheckpoined方法，主要斩断该rdd的对上游的依赖，以及将paritions置空等操作。
A4：通过A1，A2可以知道，在RDD计算完毕后，会再次通过RunJob将每个partition数据保存到HDFS。这样RDD将会计算两次，所以为了避免此类情况，最好将RDD进行cache。即1.1中rdd的推荐使用方法如下：
sc.setCheckpointDir(checkpointDir.toString)
val rdd = sc.makeRDD(1 to 20, numSlices = 1)
rdd.cache()
rdd.checkpoint()
2.3，checkpoint 读流程
在做完checkpoint后，获取原来RDD的依赖以及partitions数据都将从CheckpointRDD中获取。也就是说获取原来rdd中每个partition数据以及partitioner等对象，都将转移到CheckPointRDD中。
在CheckPointRDD的一个具体实现ReliableRDDCheckpintRDD中的compute方法中可以看到，将会从hdfs的checkpoint目录中恢复之前写入的partition数据。而partitioner对象（如果有）也会从之前写入hdfs的paritioner对象恢复。
总的来说，checkpoint读取过程是比较简单的。
3，spark streaming中checkpoint分析
3.1，streaming中checkpoint的使用方法
在streaming中使用checkpoint主要包含以下两点：设置checkpoint目录，初始化StreamingContext时调用getOrCreate方法，即当checkpoint目录没有数据时，则新建streamingContext实例，并且设置checkpoint目录，否则从checkpoint目录中读取相关配置和数据创建streamingcontext。
// Function to create and setup a new StreamingContext
def functionToCreateContext(): StreamingContext = {
val ssc = new StreamingContext(...) // new context
val lines = ssc.socketTextStream(...) // create DStreams
...
ssc.checkpoint(checkpointDirectory) // set checkpoint directory
ssc
}
// Get StreamingContext from checkpoint data or create a new one
val context = StreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, functionToCreateContext _)
3.2，streaming中checkpoint写流程
同样，针对streaming中checkpoint的写流程，主要有以下三个问题，并对此做相关解释。
Q1：streaming中checkpoint是在何时做的？
A1：在spark streaming中，jobGenerator会定期生成任务（jobGenerator.generateJobs)。在任务生成后将会调用doCheckpoint方法对系统做checkpoint。此外，在当前批次任务结束，清理metadata（jobGenerator.clearMetadata）时，也会调用doCheckpoint方法。
Q2：在streaming checkpoint过程中，具体都写入了哪些数据到checkpoint目录？
A2: 做checkpoint的主要逻辑基本都在JobGenerator.doCheckpoint方法中。
在该方法中，首先更新当前时间段需要做checkpoint RDD的相关信息，如在DirectKafkaInputDStream中，将已经生成的RDD信息的时间，topic，partition，offset等相关信息进行更新。
其次，通过checkpointWriter将Checkpoint对象写入到checkpoint目录中（CheckPoint.write → CheckpointWriteHandle）。至此，我们清楚了，写入到checkpoint目录的数据其实就是Checkpoint对象。
Checkpoint主要包含的信息如下：
val master = ssc.sc.master
val framework = ssc.sc.appName
val jars = ssc.sc.jars
val graph = ssc.graph
val checkpointDir = ssc.checkpointDir
val checkpointDuration = ssc.checkpointDuration
val pendingTimes = ssc.scheduler.getPendingTimes().toArray
val sparkConfPairs = ssc.conf.getAll
具体包括相关配置信息，checkpoint目录，DStreamGraph等。对于DStreamGraph，主要包含InputDstream以及outputStream等相关信息，从而我们可以看出定义应用相关的计算函数也被序列化保存到checkpoint目录中了。
Q3: streaming checkpoint都有哪些坑？
A3：从A2中可以看到，应用定义的计算函数也被序列化到checkpoint目录，当应用代码发生改变时，此时就没法从checkpoint恢复。个人感觉这是checkpoint在生产环境使用中碰到的最大障碍。
另外，当从checkpoint目录恢复streamingContext时，配置信息啥的也都是从checkpoint读取的（只有很少的一部分配置是reload的，具体见读流程），当重启任务时，新改变的配置就可能不生效，导致很奇怪的问题。
此外，broadcast变量在checkpoint中使用也受到限制（SPARK-5206）。
3.3，streaming中checkpoint读流程
在spark streaming任务从checkpoint恢复streamingContext时，将会触发对之前保存的checkpoint对象的读取动作。在StreamingContext的getOrCreate方法中，通过checkpoint.read方法从checkpoint目录中恢复之前保存的Checkpoint对象。一旦该对象存在，将使用Checkpoint创建streamingContext。于此同时，在StreamingContext中DStreamGraph的恢复借助之前保存的对象，并且调用restoreCheckpointData恢复之前生成而未计算的RDD，从而接着之前的进度进行数据处理。
另外需要注意的时，以下配置信息在使用checkpoint创建streamingContext时，这些配置信息是重新加载的。
val propertiesToReload = List(
"spark.yarn.app.id",
"spark.yarn.app.attemptId",
"spark.driver.host",
"spark.driver.bindAddress",
"spark.driver.port",
"spark.master",
"spark.yarn.jars",
"spark.yarn.keytab",
"spark.yarn.principal",
"spark.yarn.credentials.file",
"spark.yarn.credentials.renewalTime",
"spark.yarn.credentials.updateTime",
"spark.ui.filters",
"spark.mesos.driver.frameworkId")
4，总结
要研究spark checkpoint的原因可以参考之前的文章 如何解决spark大量连续计算卡死的问题？ ，至于什么时候使用cache 什么时候使用checkpoint,这个需要根据实际经验和业务代码来决定，可以肯定的是，计算链太长，就得隔几个计算使用checkpoint,你的rdd要被多次反复使用的时候可以使用cache ,另外关于spark性能参考之前的文章 spark checkpoint和localCheckpoint性能对比测试。
