我知道 localCheckpoint 删除了重建 RDD 所需的历史记录。 cache 保存 RDD 的当前状态，因此不需要重建它。
但是，我对几个方面感到困惑。如果我执行 localCheckpoint ，并且稍后在代码中需要此 RDD，我经常会收到关于如何不再找到分区的 Exception 异常。
我查看了sparkUI中的Storage选项卡，它显示只保存了一小部分RDD，比如17%。
所以我阅读了更多内容并意识到 Spark 会丢弃旧的 RDD。 Spark 有没有办法永久保留它？
另外，如果我使用 cache 而不是 localCheckpoint，问题会解决吗？但这只是需要时间，因为 Spark 必须重新计算分区？
总的来说，我只是想在我工作的大部分时间里将 RDD 保留在内存中，以便能够在最后将其合并回来，但当我到达那里时，Spark 已经删除了它。我该如何解决这个问题？
执行 localCheckpoint.cache 或 cache.localCheckpoint 有什么作用吗？或者其中之一就足够了？
最佳答案
您需要使用 localCheckpoint 与 checkpoint 的原因是什么？当使用 localCheckpoint 时，您的截断不进行复制，速度更快，但可靠性较差，这可能是您遇到麻烦的地方。
保存位置的一般差异:
cache 正在保存到内存(如果内存太大，无法保存到磁盘)，checkpoint 正在直接保存到磁盘。如果内存已满(无论是您自己还是其他人，如果他们在同一个集群上工作)，cache 和 persist 可以被覆盖，如果您的集群被占用，则它们将被清除。终止或重新启动。 checkpoint 将持久保存到 HDFS 或本地存储，并且仅在手动完成时才会被删除。每个都有不同的目的。
更多详细信息(强烈推荐阅读):
https://github.com/JerryLead/SparkInternals/blob/master/markdown/english/6-CacheAndCheckpoint.md
在Does doing localCheckpoint.cache or cache.localCheckpoint do anything ? Or one or the other is enough ?
检查点之前缓存。 checkpoint 在它自己的作业上运行，因此如果 RDD 被缓存，它将从缓存中提取而不是重新运行它。
关于scala - 缓存与 localCheckpoint 以及如何阻止 Spark 删除它？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/52651282/