引言
Checkpoint 到底是什么和需要用 Checkpoint 解决什么问题：
- Spark 在生产环境下经常会面临 Transformation 的 RDD 非常多(例如一个Job 中包含1万个RDD) 或者是具体的 Transformation 产生的 RDD 本身计算特别复杂和耗时(例如计算时常超过1个小时) , 可能业务比较复杂，此时我们必需考虑对计算结果的持久化。
- Spark 是擅长多步骤迭代，同时擅长基于 Job 的复用。这个时候如果可以对计算的过程进行复用，就可以极大的提升效率。因为有时候有共同的步骤，就可以免却重复计算的时间。
- 如果采用 persists 把数据在内存中的话，虽然最快速但是也是最不可靠的；如果放在磁盘上也不是完全可靠的，例如磁盘会损坏，系统管理员可能会清空磁盘。
- Checkpoint 的产生就是为了相对而言更加可靠的持久化数据，在 Checkpoint 可以指定把数据放在本地并且是多副本的方式，但是在正常生产环境下放在 HDFS 上，这就天然的借助HDFS 高可靠的特征来完成最大化的可靠的持久化数据的方式。
- Checkpoint 是为了最大程度保证绝对可靠的复用 RDD 计算数据的 Spark 的高级功能，通过 Checkpoint 我们通过把数据持久化到 HDFS 上来保证数据的最大程度的安任性
- Checkpoint 就是针对整个RDD 计算链条中特别需要数据持久化的环节(后面会反覆使用当前环节的RDD) 开始基于HDFS 等的数据持久化复用策略，通过对 RDD 启动 Checkpoint 机制来实现容错和高可用；
Checkpoint 运行原理图
Checkpoint 源码解析
1、RDD.iterator 方法，它会先在缓存中查看数据 (内部会查看 Checkpoint 有没有相关数据)，然后再从 CheckPoint 中查看数据
Checkpoint 有两种方法，一种是 reliably 和 一种是 locally
[下图是 RDD.scala 中的 isCheckpointed 变量和 isCheckpointedAndMaterialized 方法]
2、通过调用 SparkContext.setCheckpointDir 方法来指定进行 Checkpoint 操作的 RDD 把数据放在那里，在生产集群中是放在 HDFS 上的，同时为了提高效率在进行 Checkpoint 的时候可以指定很多目录
3、在进行 RDD 的 Checkpoint 的时候，其所依赖的所有 RDD 都会清空掉；官方建议如果要进行 checkpoint 时，必需先缓存在内存中。但实际可以考虑缓存在本地磁盘上或者是第三方组件，e.g. Taychon 上。在进行 checkpoint 之前需要通过 SparkConetxt 设置 checkpoint 的文件夹
[下图是 RDD.scala 中的 checkpoint 方法]
4、作为最佳实践，一般在进行 checkpoint 方法调用前都要进行 persists 来把当前 RDD 的数据持久化到内存或者是磁盘上，这是因为 checkpoint 是 lazy 级别，必需有 Job 的执行且在Job 执行完成后才会从后往前回溯哪个 RDD 进行了Checkpoint 标记，然后对该标记了要进行 Checkpoint 的 RDD 新启动一个Job 执行具体 Checkpoint 的过程；
5、Checkpoint 改变了 RDD 的 Lineage
6、当我们调用了checkpoint 方法要对RDD 进行Checkpoint 操作的话，此时框架会自动生成 RDDCheckpointData
7、当 RDD 上运行一个Job 后就会立即触发 RDDCheckpointData 中的 checkpoint 方法，在其内部会调用 doCheckpoint( )方法，实际上在生产环境上会调用 ReliableRDDCheckpointData 的 doCheckpoint( )方法
8、在生产环境下会导致 ReliableRDDCheckpointData 的 writeRDDToCheckpointDirectory 的调用，而在 writeRDDToCheckpointDirectory 方法内部会触发runJob 来执行当前的RDD 中的数据写到Checkpoint 的目录中，同时会产生ReliableCheckpointRDD 实例
