在上一篇文章中，我们讲了Spark大数据处理的可扩展性和负载均衡，今天要讲的是更为重点的容错处理，这涉及到Spark的应用场景和RDD的设计来源。
Spark的应用场景
Spark主要针对两种场景：
机器学习，数据挖掘，图应用中常用的迭代算法(每一次迭代对数据执行相似的函数)
交互式数据挖掘工具(用户反复查询一个数据子集)
Spark在spark-submit外，还提供了spark-shell，它就是专门用来做交互数据挖掘的工具
MapReduce等框架并不明确支持迭代中间结果/数据子集的共享，所以需要将数据输出到磁盘，然后在每次查询时重新加载，这带来较大的开销。
既然反复写磁盘和从磁盘加载数据使得性能下降，那就把数据放到内存中，这就是Spark基于内存的弹性分布式数据集(RDD)的出发点。
自动容错
MapReduce是容错性非常好的系统。处理一步就放到磁盘，再处理一步又放到磁盘，一旦哪一步有问题，重做就好了，真可谓是一步一个脚印。Spark为了上述场景下的性能，把数据放在内存中，那整个系统的容错就成了最困难的地方。
一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：即数据检查点和记录数据的更新。由于面向的是大规模数据分析，数据检查点操作成本很高：需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源(在内存中复制数据可以减少需要缓存的数据量，而存储到磁盘则会拖慢应用程序)。所以选择记录更新的方式。但是，如果更新太多，那么记录更新成本也不低。因此，RDD只支持读操作，并且只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列转换记录下来(即Lineage)，以便恢复丢失的分区。
虽然只支持粗粒度转换限制了编程模型，但是RDD仍然可以很好地适用于很多应用，特别是支持数据并行的批量分析应用，包括数据挖掘、机器学习、图算法等，因为这些程序通常都会在很多记录上执行相同的操作。
RDD抽象
RDD是只读的、分区记录的集合。RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。这些确定性操作称之为转换，如map、filter、groupBy、join(转换不是程开发人员在RDD上执行的操作)。
RDD含有如何从其他RDD计算出本RDD的相关信息(即Lineage)，据此可以从物理存储的数据计算出相应的RDD分区。
在需要反复使用的某个数据集时，使用RDD的持久化，即persist，这个持久化优先是放在内存中的。
再来看看WordCount
说了这么多，我们依然拿WordCount来说说，帮忙小伙伴们理解，还没有看本系列前两篇文章的童鞋抓紧去看看哈。
val file = 'hdfs://127.0.0.1:9000/file.txt'
val lines = sc.textFile(file)
val words = lines.flatMap(line => line.split('\\s+'))
val partialCountMap = words
.mapPartitions(convertWordsInPartitionToWordCountMap)
val wordCount = distCountMap.reduce(mergeMaps)
WordCount一共涉及到三个RDD，用于承载文本行的lines，用于承载单词的words，用于承载每个文件块上部分单词计数的 partialCountMap。Lineage关系：partialCountMap的父RDD为words，words的父RDD为lines，如下图：
有了Lineage和RDD的只读特性，就可以轻松完成容错了。
如果words在slave1上的一个分区出问题了，那么我们只需要加载slave1上对应的文件块，并重新计算其lines对应的分区，进而计算得到words的这个分区。
图中每个slave中只画了一个文件块，实际上可能有多个文件块。一定要注意的是哪个分区出问题了，只会重算这一个分区，也就只会重新加载这个分区关联的文件块。
上面讨论的是窄依赖的情况，如果像groupBy这种转换，一个RDD分区需要依赖父RDD的多个分区，那么一个分区挂了，就需要计算父RDD中的多个分区。
分布式系统的三个问题：可扩展性，负载均衡，容错处理，都解决了吧。
不知道看到这里的小伙伴，心里是否有个疑问，既然RDD的API只支持粗粒度的转换，它真的能够支持这么多千奇百怪的应用场景吗?下一篇，我们一起看RDD的API，以及它对其它大数据处理框架能够处理的应用场景的等效解决方案。
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