应用的场景

1）DAG中Lineage过长，如果要重新计算的，则开销会很大（如在PageRank中）。

2）在Shuffle Dependency上采用Lineage的话，由于子RDD分区中的一个分区可能依赖于父RDD的中所有分区，所以需要对父RDD中的每个区进行计算，因为在子RDD中有可能其它分区也依赖于父RDD中的多个分区，这样就会造成很大的冗余计算开销。

传统方式

在RDD计算中，通过检查点机制进行容错，传统做检查点有两种方式：

1）通过冗余数据。在RDD中的doCheckPoint方法相当于通过冗余数据来缓存数据；

2）通过日志记录。Lineage就是通过相当粗粒度的记录更新操作来实现容错的。

在Spark中的应用

在Spark中，通过RDD中的checkpoint（）方法来做检查点。

def checkpoint():Unit

可以通过SparkContext.setCheckPointDir()设置检查点数据的存储路劲，进而将数据存储备份，然后Spark删除所有已经做检查点的RDD的祖先RDD依赖。这个操作需要在所有需要对这个RDD所做的操作完成之后再做，因为数据写入持久化存储造成I/O开销。官方建议，做检查点的RDD最好实在内存中已经缓存的RDD，否则保存这个RDD在持久化的文件中需要重新计算，产生I/O开销。

检查点（本质是通过将RDD写入Disk做检查点）是为了通过Lineage做容错的辅助，lineage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，如果之后节点出现问题而丢失分区，从做检查点的RDD开始重做lineage，就会减少开销。其实这种思想有点像开发程序时，加断点进行调试，哪块儿区域出现bug，就哪块儿区域开始处加断点，没必要从头开始找。