为什么要有持久化

因为RDD是不存储数据的，如果一个RDD需要重复使用，那么需要从头再次执行来获取数据，会使得性能下降。

RDD Cache 缓存

RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存 在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算子时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。

// cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系
println(wordToOneRdd.toDebugString)
// 数据缓存。
wordToOneRdd.cache()
// 可以更改存储级别
//mapRdd.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_2)

存储级别：

缓存有可能丢失，或者存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD 的缓存容错机 制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于 RDD 的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于 RDD 的各个 Partition 是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可， 并不需要重算全部 Partition。
Spark 会自动对一些 Shuffle 操作的中间数据做持久化操作(比如：reduceByKey)。这样 做的目的是为了当一个节点 Shuffle 失败了避免重新计算整个输入。但是，在实际使用的时 候，如果想重用数据，仍然建议调用 persist 或 cache。缓存有可能丢失，或者存储于内存的数据由于内存不足而被删除，RDD 的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于 RDD 的一系列转换，丢失的数据会被重算，由于 RDD 的各个 Partition 是相对独立的，因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部 Partition。 Spark 会自动对一些 Shuffle 操作的中间数据做持久化操作(比如：reduceByKey)。这样 做的目的是为了当一个节点 Shuffle 失败了避免重新计算整个输入。但是，在实际使用的时候，如果想重用数据，仍然建议调用 persist 或 cache。

RDD CheckPoint 检查点

所谓的检查点其实就是通过将 RDD 中间结果写入磁盘
由于血缘依赖过长会造成容错成本过高，这样就不如在中间阶段做检查点容错，如果检查点 之后有节点出现问题，可以从检查点开始重做血缘，减少了开销。 对 RDD 进行 checkpoint 操作并不会马上被执行，必须执行 Action 操作才能触发。

// 设置检查点路径
sc.setCheckpointDir("./checkpoint1")
// 创建一个 RDD，读取指定位置文件:hello atguigu atguigu
val lineRdd: RDD[String] = sc.textFile("input/1.txt")
// 业务逻辑
val wordRdd: RDD[String] = lineRdd.flatMap(line => line.split(" "))
val wordToOneRdd: RDD[(String, Long)] = wordRdd.map {
 word => {
 (word, System.currentTimeMillis())
 } }
// 增加缓存,避免再重新跑一个 job 做 checkpoint
wordToOneRdd.cache()
// 数据检查点：针对 wordToOneRdd 做检查点计算
wordToOneRdd.checkpoint()
// 触发执行逻辑
wordToOneRdd.collect().foreach(println)

缓存和检查点的区别

1）Cache 缓存只是将数据保存起来，不切断血缘依赖。Checkpoint 检查点切断血缘依赖。
2）Cache 缓存的数据通常存储在磁盘、内存等地方，可靠性低。Checkpoint 的数据通常存储在 HDFS 等容错、高可用的文件系统，可靠性高。
3）建议对 checkpoint()的 RDD 使用 Cache 缓存，这样 checkpoint 的 job 只需从 Cache 缓存中读取数据即可，否则需要再从头计算一次 RDD。

Cache：将数据临时存储在内存中进行数据重用，会在血缘关系中添加新的依赖，一旦出现问题，可以重头读取数据

Persist：将数据临时存储在磁盘文件中进行数据重用，涉及到磁盘IO，性能较低，但是数据安全，如果作业执行完毕，临时保存的数据文件就会丢失。

Checkpoint：将数据长久的保存到磁盘文件中进行数据重用，涉及到磁盘IO，性能较低，但是数据安全，为了保证数据安全，所以一般情况下，会独立执行作业，为了能够提高效率，一般情况下，是需要和cache联合使用，执行过程中，会切断血缘关系，重新简历新的血缘关系，checkpoint等同于改变数据源。