问题：cache 与 checkpoint 的区别？
关于这个问题，Tathagata Das 有一段回答: There is a significant difference between cache and checkpoint. Cache materializes the RDD and keeps it in memory and/or disk（其实只有 memory）. But the lineage（也就是 computing chain） of RDD (that is, seq of operations that generated the RDD) will be remembered, so that if there are node failures and parts of the cached RDDs are lost, they can be regenerated. However, checkpoint saves the RDD to an HDFS file and actually forgets the lineage completely. This is allows long lineages to be truncated and the data to be saved reliably in HDFS (which is naturally fault tolerant by replication). 深入一点讨论，rdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) 与 checkpoint 也有区别。前者虽然可以将 RDD 的 partition 持久化到 磁盘，但该 partition 由 blockManager 管理。一旦 driver program 执行结束，也就是 executor 所在进程 CoarseGrainedExecutorBackend stop，blockManager 也会 stop，被 cache 到磁盘上的 RDD 也会被清空（整个 blockManager 使用的 local 文件夹被删除）。而 checkpoint 将 RDD 持久化到 HDFS 或本地文件夹，如果不被手动 remove 掉（话说怎么 remove checkpoint 过的 RDD？），是一直存在的，也就是说可以被下一个 driver program 使用，而 cached RDD 不能被其他 dirver program 使用。 Hadoop MapReduce 在执行 job 的时候，不停地做持久化，每个 task 运行结束做一次，每个 job 运行结束做一次（写到 HDFS）。在 task 运行过程中也不停地在内存和磁盘间 swap 来 swap 去。 可是讽刺的是，Hadoop 中的 task 太傻，中途出 错需要完全重新运行，比如 shuffle 了一半的数据存放到了磁盘，下次重新运行时仍然要重新 shuffle。Spark 好的一点在于尽 量不去持久化，所以使用 pipeline，cache 等机制。用户如果感觉 job 可能会出错可以手动去 checkpoint 一些 critical 的 RDD，job 如果出错，下次运行时直接从 checkpoint 中读取数据。唯一不足的是，checkpoint 需要两次运行 job。