3.5.1 Checkpointing

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3.5.1 Checkpointing Spark Streaming容错性基石：Checkpointing深度解析与实践 3.5.1 Checkpointing：Spark Streaming容错性的基石在流式处理环境中，数据是持续不断地流入和处理的，任何系统组件的故障都可能导致数据丢失或状态不一致，进而影响应用的正确性和稳定性。Spark Streaming通过Checkpointing机制，将应用程序的状态信息定期地持久化到可靠的存储系统中，例如HDFS、S3等。当应用程序或系统发生故障时，Spark Streaming可以利用这些Checkpoint信息进行恢复，从而最大限度地减少数据丢失和停机时间，保证流式应用的持续运行。