一、算子返回为null
问题
在有些算子函数里，我们都需要有返回值。但是，有些可能不需要返回值，但是这时候不能直接返回null,返回null将会导致错误
Scala.Math(NULL) //异常
解决方法
- 如果不想有返回值，可以在返回的时候，返回一些特殊的值，比如“-999”
- 获取到rdd之后，对rdd进行filter操作，如果数据是-999的，可以返回false，进行过滤掉
- filter之后，使用coalesce算子压缩rdd的partition数量，让各个partition数据比较紧凑。提升性能。
return actionRDD.mapToPair(new PairFunction<Row, String, Row>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Tuple2<String, Row> call(Row row) throws Exception {
return new Tuple2<String, Row>("-999", RowFactory.createRow("-999"));
}
});
二、持久化使用方式
有时候希望重复使用一个rdd,不用反复计算rdd，可以直接使用通过各个节点上的executor 的BlockManager管理内存、磁盘数据
但是使用rdd持久化应该是 像下面这样
sessionid2actionRDD = sessionid2actionRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY());
如果直接像下面
sessionid2actionRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY());
会报错，file not found错误
三、checkpoint
持久化，一般情况可以正常工作，但是可能出现意外，缓存在内存中的数据莫名其妙丢失，或者存储在磁盘文件中的数据，莫名其妙被删除。
但是有些rdd计算可能非常耗时，rdd之前有大量的父rdd，如果重新计算一个partition,可能就需要重新计算之前所有的父rdd对应的partition,这种情况就可以对rdd进行checkpoint，以防万一。进行checkpoint，就是说，会将rdd的数据，持久化一份到容错文件系统上(比如hdfs)。在对rdd进行计算的时候，如果发现缓存数据不见了，就会去checkpoint目录查找数据，如果有的话，就直接使用避免重新计算。
这么理解，checkpoint其实算是 cache的一个备用。如果cache失效了，checkpoint就可以派上用场。
好处是：提高了spark作业的可靠性，发生问题，不用重新计算大量的rdd;
坏处是：进行checkpoint操作的时候，将rdd数据写入hdfs中的时候，很耗费性能。
checkpoint原理
- 在代码中，用sparkContext，设置一个checkpoint目录，比如hdfs目录
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
// sc.checkpointFile("hdfs://");
- 在代码中，对需要进行checkpoint的rdd,执行rdd.checkpoint（）
sessionid2actionRDD = sessionid2actionRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY());
// sessionid2actionRDD.checkpoint();
- RDDCheckpointData（spark 内部的api） 接管你的RDD，会标记为marked for checkpoint,准备进行checkpoint
- job运行完之后，会调用一个finalRDD.doCheckpoint()方法，顺着rdd lineage,回溯扫描，发现有标记为checkpoint的rdd,就会进行二次标记，inProgressCheckpoint，正在接受checkpoint操作
- job执行完后，就会启动一个内部新的rdd，去将标记为inProgressCheckpoint的rdd的数据，都写入hdfs文件中。（备注，如果rdd之前cache过，会直接从缓存中获取数据，写入hdfs中；如果没有cache过，那么就会重新计算一遍这个rdd，再checkpoint）
- 将checkpoint过的rdd之前的依赖rdd，改成一个CheckpointRDD*，强制改变你的rdd的lineage。后面如果rdd的cache数据获取失败，直接会通过它的上游CheckpointRDD，去容错的文件系统，比如hdfs，中，获取checkpoint的数据。
