与RDD类似，Spark Streaming也可以让开发人员手动控制，将数据流中的数据持久化到内存中。对DStream调用persist()方法，就可以让Spark Streaming自动

将该数据流中的所有产生的RDD，都持久化到内存中。如果要对一个DStream多次执行操作，那么，对DStream持久化是非常有用的。因为多次操作，可以共享

使用内存中的一份缓存数据。

对于基于窗口的操作，比如reduceByWindow、reduceByKeyAndWindow，以及基于状态的操作，比如updateStateByKey，默认就隐式开启了持久化机制。即Spark Streaming

默认就会将上述操作产生的Dstream中的数据，缓存到内存中，不需要开发人员手动调用persist()方法。

对于通过网络接收数据的输入流，比如socket、Kafka、Flume等，默认的持久化级别，是将数据复制一份，以便于容错。相当于是，用的是类似MEMORY_ONLY_SER_2。

与RDD不同的是，默认的持久化级别，统一都是要序列化的。

每一个Spark Streaming应用，正常来说，都是要7 * 24小时运转的，这就是实时计算程序的特点。因为要持续不断的对数据进行计算。因此，对实时计算应用的要求，

应该是必须要能够对与应用程序逻辑无关的失败，进行容错。

如果要实现这个目标，Spark Streaming程序就必须将足够的信息checkpoint到容错的存储系统上，从而让它能够从失败中进行恢复。有两种数据需要被进行checkpoint：

1、元数据checkpoint——将定义了流式计算逻辑的信息，保存到容错的存储系统上，比如HDFS。当运行Spark Streaming应用程序的Driver进程所在节点失败时，该信息

可以用于进行恢复。元数据信息包括了：

  1.1 配置信息——创建Spark Streaming应用程序的配置信息，比如SparkConf中的信息。

  1.2 DStream的操作信息——定义了Spark Stream应用程序的计算逻辑的DStream操作信息。

  1.3 未处理的batch信息——那些job正在排队，还没处理的batch信息。

2、数据checkpoint——将实时计算过程中产生的RDD的数据保存到可靠的存储系统中。

对于一些将多个batch的数据进行聚合的，有状态的transformation操作，这是非常有用的。在这种transformation操作中，生成的RDD是依赖于之前的batch的RDD的，

这会导致随着时间的推移，RDD的依赖链条变得越来越长。

要避免由于依赖链条越来越长，导致的一起变得越来越长的失败恢复时间，有状态的transformation操作执行过程中间产生的RDD，会定期地被checkpoint到可靠的

存储系统上，比如HDFS。从而削减RDD的依赖链条，进而缩短失败恢复时，RDD的恢复时间。

一句话概括，元数据checkpoint主要是为了从driver失败中进行恢复；

而RDD checkpoint主要是为了，使用到有状态的transformation操作时，能够在其生产出的数据丢失时，进行快速的失败恢复。

1、使用了有状态的transformation操作——比如updateStateByKey，或者reduceByKeyAndWindow操作，被使用了，那么checkpoint目录要求是必须提供的，

也就是必须开启checkpoint机制，从而进行周期性的RDD checkpoint。

2、要保证可以从Driver失败中进行恢复——元数据checkpoint需要启用，来进行这种情况的恢复。

要注意的是，并不是说，所有的Spark Streaming应用程序，都要启用checkpoint机制，如果即不强制要求从Driver失败中自动进行恢复，又没使用有状态

的transformation操作，那么就不需要启用checkpoint。事实上，这么做反而是有助于提升性能的。

如何启用Checkpoint机制？

1、对于有状态的transformation操作，启用checkpoint机制，定期将其生产的RDD数据checkpoint，是比较简单的。

可以通过配置一个容错的、可靠的文件系统（比如HDFS）的目录，来启用checkpoint机制，checkpoint数据就会写入该目录。使用StreamingContext的checkpoint()方法即可。

然后，你就可以放心使用有状态的transformation操作了。

2、如果为了要从Driver失败中进行恢复，那么启用checkpoint机制，是比较复杂的。需要改写Spark Streaming应用程序。

当应用程序第一次启动的时候，需要创建一个新的StreamingContext，并且调用其start()方法，进行启动。当Driver从失败中恢复过来时，需要从checkpoint目录中记录的

元数据中，恢复出来一个StreamingContext。

###Java###

JavaStreamingContextFactory contextFactory = new JavaStreamingContextFactory() {

  @Override

  public JavaStreamingContext create() {

    JavaStreamingContext jssc = new JavaStreamingContext(...);

    JavaDStream<String> lines = jssc.socketTextStream(...);

    jssc.checkpoint(checkpointDirectory);

    return jssc;

  }

};

JavaStreamingContext context = JavaStreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, contextFactory);

context.start();

context.awaitTermination();

###scala####

def functionToCreateContext(): StreamingContext = {

    val ssc = new StreamingContext(...)

    val lines = ssc.socketTextStream(...)

    ssc.checkpoint(checkpointDirectory)

    ssc

}

val context = StreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, functionToCreateContext _)

context.start()

context.awaitTermination()

按照上述方法，进行Spark Streaming应用程序的重写后，当第一次运行程序时，如果发现checkpoint目录不存在，那么就使用定义的函数来第一次创建一个StreamingContext，

并将其元数据写入checkpoint目录；当从Driver失败中恢复过来时，发现checkpoint目录已经存在了，那么会使用该目录中的元数据创建一个StreamingContext。

但是上面的重写应用程序的过程，只是实现Driver失败自动恢复的第一步。第二步是，必须确保Driver可以在失败时，自动被重启。

要能够自动从Driver失败中恢复过来，运行Spark Streaming应用程序的集群，就必须监控Driver运行的过程，并且在它失败时将它重启。对于Spark自身的standalone模式，

需要进行一些配置去supervise driver，在它失败时将其重启。

首先，要在spark-submit中，添加--deploy-mode参数，默认其值为client，即在提交应用的机器上启动Driver；但是，要能够自动重启Driver，就必须将其值设置为cluster；

此外，需要添加--supervise参数。

使用上述第二步骤提交应用之后，就可以让driver在失败时自动被重启，并且通过checkpoint目录的元数据恢复StreamingContext。

将RDD checkpoint到可靠的存储系统上，会耗费很多性能。当RDD被checkpoint时，会导致这些batch的处理时间增加。因此，checkpoint的间隔，需要谨慎的设置。

对于那些间隔很多的batch，比如1秒，如果还要执行checkpoint操作，则会大幅度削减吞吐量。而另外一方面，如果checkpoint操作执行的太不频繁，那就会导致

RDD的lineage变长，又会有失败恢复时间过长的风险。

对于那些要求checkpoint的有状态的transformation操作，默认的checkpoint间隔通常是batch间隔的数倍，至少是10秒。使用DStream的checkpoint()方法，可以

设置这个DStream的checkpoint的间隔时长。通常来说，将checkpoint间隔设置为窗口操作的滑动间隔的5~10倍，是个不错的选择。