对于一个复杂的RDD，我们如果担心某些关键的，会在后面反复使用的RDD,可能会因为节点的故障，导致持久化数据的丢失，就可以针对该RDD启动checkpoint机制，实现容错和高可用。

在进行checkpoint之前，最好先对RDD执行持久化操作，比如persist(StorageLevel.DISK_ONLY)如果持久化了，就不用再重新计算；否则如果没有持久化RDD，还设置了checkpoint，那么本来job都结束了，但是由于中间的RDD没有持久化，那么checkpoint job想要将RDD数据写入外部文件系统，还得从RDD之前的所有的RDD全部重新计算一次，再进行checkpoint。然后从持久化的RDD磁盘文件读取数据

一 RDD的checkpoint方法

# 如果SparkContext没有设置checkpointDir，则抛出异常

# 如果设置了，则创建RDDCheckpointData，这个类主要负责管理RDD的checkpoint的进程和状态等

# 创建RDDCheckpointData的时候，会初始化checkpoint状态为Initialized

def checkpoint(): Unit = RDDCheckpointData.synchronized {
 if (context.checkpointDir.isEmpty) {
 throw new SparkException("Checkpoint directory has not been set in the SparkContext")
 } else if (checkpointData.isEmpty) {
 checkpointData = Some(new ReliableRDDCheckpointData(this))
 }
}

二persist 持久化RDD

# 如果该RDD已经有了storage level，但是还和指定的storage level不相等，那么抛出异常，不支持在一个RDD分配了storage level之后再分配一个storage level

# 标记这个RDD为persisting

# 设置RDD的storage level

private def persist(newLevel:StorageLevel, allowOverride: Boolean):this.type = {
if (storageLevel!= StorageLevel.NONE&& newLevel != storageLevel&& !allowOverride) {
throw new UnsupportedOperationException(
"Cannotchange storage level of an RDD after it was already assigned a level")
}
// If this isthe first time this RDD is marked for persisting, register it
// with the SparkContext for cleanupsand accounting. Do this only once.
if (storageLevel== StorageLevel.NONE) {
sc.cleaner.foreach(_.registerRDDForCleanup(this))
sc.persistRDD(this)
}
storageLevel = newLevel
this
}

三 RDD的doCheckpoint方法

当调用DAGScheduler的runJob的时候，开始调用RDD的doCheckpoint方法

# 该rdd是否已经调用doCheckpoint，如果还没有，则开始处理

# 查看是否需要把该rdd的所有依赖即血缘全部checkpoint，如果需要，血缘上的每一个rdd递归调用该方法

# 调用RDDCheckpointData的checkpoint方法

private[spark] def doCheckpoint(): Unit = {
 RDDOperationScope.withScope(sc, "checkpoint", allowNesting = false, ignoreParent = true) {
 // 该rdd是否已经调用doCheckpoint，如果还没有，则开始处理
 if (!doCheckpointCalled) {
 doCheckpointCalled = true
 // 判断RDDCheckpointData是否已经定义了，如果已经定义了
 if (checkpointData.isDefined) {
 // 查看是否需要把该rdd的所有依赖即血缘全部checkpoint
 if (checkpointAllMarkedAncestors) {
 // 血缘上的每一个rdd递归调用该方法
 dependencies.foreach(_.rdd.doCheckpoint())
 }
 // 调用RDDCheckpointData的checkpoint方法
 checkpointData.get.checkpoint()
 } else {
 dependencies.foreach(_.rdd.doCheckpoint())
 }
 }
 }
}

四RDDCheckpointData的checkpoint

# 将checkpoint的状态从Initialized置为CheckpointingInProgress

# 调用子类的doCheckpoint，创建一个新的CheckpointRDD

# 将checkpoint状态置为Checkpointed状态，并且改变rdd之前的依赖,设置父rdd为新创建的CheckpointRDD

final def checkpoint(): Unit = {
 // 将checkpoint的状态从Initialized置为CheckpointingInProgress
 RDDCheckpointData.synchronized {
 if (cpState == Initialized) {
 cpState = CheckpointingInProgress
 } else {
 return
 }
 }
 // 调用子类的doCheckpoint，我们以ReliableCheckpointRDD为例，创建一个新的CheckpointRDD
 val newRDD = doCheckpoint()

 // 将checkpoint状态置为Checkpointed状态，并且改变rdd之前的依赖，设置父rdd为新创建的CheckpointRDD
 RDDCheckpointData.synchronized {
 cpRDD = Some(newRDD)
 cpState = Checkpointed
 rdd.markCheckpointed()
 }
}

五RDDCheckpointData的doCheckpoint

我们以ReliableCheckpointRDD为例，将rdd的数据写入HDFS中checkpoint目录，并且创建CheckpointRDD

protected override def doCheckpoint(): CheckpointRDD[T] = {
 // 将rdd的数据写入HDFS中checkpoint目录，并且创建CheckpointRDD
 val newRDD = ReliableCheckpointRDD.writeRDDToCheckpointDirectory(rdd, cpDir)

 if (rdd.conf.getBoolean("spark.cleaner.referenceTracking.cleanCheckpoints", false)) {
 rdd.context.cleaner.foreach { cleaner =>
 cleaner.registerRDDCheckpointDataForCleanup(newRDD, rdd.id)
 }
 }

 logInfo(s"Done checkpointing RDD ${rdd.id} to $cpDir, new parent is RDD ${newRDD.id}")
 newRDD
}

六ReliableCheckpointRDD的writeRDDToCheckpointDirectory

将rdd的数据写入HDFS中checkpoint目录，并且创建CheckpointRDD

def writeRDDToCheckpointDirectory[T: ClassTag](
 originalRDD: RDD[T],
 checkpointDir: String,
 blockSize: Int = -1): ReliableCheckpointRDD[T] = {

 val sc = originalRDD.sparkContext

 // 创建checkpoint输出目录
 val checkpointDirPath = new Path(checkpointDir)
 // 获取HDFS文件系统API接口
 val fs = checkpointDirPath.getFileSystem(sc.hadoopConfiguration)
 // 创建目录
 if (!fs.mkdirs(checkpointDirPath)) {
 throw new SparkException(s"Failed to create checkpoint path $checkpointDirPath")
 }

 // 将配置文件信息广播到所有节点
 val broadcastedConf = sc.broadcast(
 new SerializableConfiguration(sc.hadoopConfiguration))
 // 重新启动一个job,将rdd的分区数据写入HDFS
 sc.runJob(originalRDD,
 writePartitionToCheckpointFile[T](checkpointDirPath.toString, broadcastedConf) _)
 // 如果rdd的partitioner不为空，则将partitioner写入checkpoint目录
 if (originalRDD.partitioner.nonEmpty) {
 writePartitionerToCheckpointDir(sc, originalRDD.partitioner.get, checkpointDirPath)
 }
 // 创建一个CheckpointRDD,该分区数目应该和原始的rdd的分区数是一样的
 val newRDD = new ReliableCheckpointRDD[T](
 sc, checkpointDirPath.toString, originalRDD.partitioner)
 if (newRDD.partitions.length != originalRDD.partitions.length) {
 throw new SparkException(
 s"Checkpoint RDD $newRDD(${newRDD.partitions.length}) has different " +
 s"number of partitions from original RDD $originalRDD(${originalRDD.partitions.length})")
 }
 newRDD
}

七 RDD的iterator方法

# 当持久化RDD的时候，执行task的时候，会遍历RDD指定分区的数据，在持久的时候，因为指定了storage level，所以我们会调用getOrCompute获取数据，由于第一次还没有持久化过，所以会先计算。但是数据还没有被持久化，所以此时先把数据持久化到磁盘(假设持久化时就指定了StorageLevel=DISK_ONLY)，然后再把block数据缓存到本地内存

# 进行checkpoint操作时，会启动一个新的job来处理checkpoint任务。当执行checkpoint的任务来执行RDD的iterator方法时，此时我们知道该RDD的持久化级别不为空，则从BlockManager获取出结果来，因为已经持久化过了所以不需要进行计算。如果持久化的数据此时已经丢失呢，怎么办呢？即storage level为空了，这此时就会调用computeOrReadCheckpoint方法，重新计算结果，然后写入checkpoint目录

# 如果已经持久化和checkpoint了，那么此时如果有任务在iterator获取不到block，那么就会调用computeOrReadCheckpoint方法，此时已经物化过了，所以直接从原始RDD对应的父RDD（CheckpointRDD）的iterator方法，此时已经没有持久化级别，所以CheckpointRDD的iterator方法就会调用CheckpointRDD的compute方法从checkpoint文件读取数据

final def iterator(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = {
 // 如果StorageLevel不为空，表示该RDD已经持久化过了,可能是在内存，也有可能是在磁盘，
 // 如果是磁盘获取的，需要把block缓存在内存中
 if (storageLevel != StorageLevel.NONE) {
 getOrCompute(split, context)
 } else {
 // 进行rdd partition的计算或者根据checkpoint读取数据
 computeOrReadCheckpoint(split, context)
 }
}

八 RDD的computeOrReadCheckpoint方法

# 如果checkpoint状态已经置为checkpointed了，表示checkpoint已经完成，这时候从checkpoint获取；如果还是checkpointInProgress，则表示持久化数据丢失，或者根本就没有持久化，所以需要原来的RDD的compute方法重新计算结果

private[spark] def computeOrReadCheckpoint(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] =
{
 // 当前rdd是否已经checkpoint和物化了，如果已经checkpoint，则调用父类的CheckpointRDD的iterator方法获取
 // 如果没有则开始计算
 if (isCheckpointedAndMaterialized) {
 firstParent[T].iterator(split, context)
 } else {
 // 则调用rdd的compute方法开始计算，返回一个Iterator对象
 compute(split, context)
 }
}

九CheckpointRDD的compute方法

# 创建checkpoint文件

#从HDFS上的checkpoint文件读取checkpoint过的数据

override def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T] = {
 // 创建checkpoint文件
 val file = new Path(checkpointPath, ReliableCheckpointRDD.checkpointFileName(split.index))
 // 从HDFS上的checkpoint文件读取checkpoint过的数据
 ReliableCheckpointRDD.readCheckpointFile(file, broadcastedConf, context)
}