RDD的檢查點（checkpoint）機制
RDD的快取能夠在第一次計算完成後，將計算結果儲存到記憶體、本地檔案系統或者Tachyon中。通過快取，Spark避免了RDD上的重複計算，能夠極大地提升計算速度。但是，如果快取丟失了，則需要重新計算。如果計算特別複雜或者計算耗時特別多，那麼快取丟失對於整個Job的影響是不容忽視的。
為了避免快取丟失重新計算帶來的開銷，Spark又引入了檢查點（checkpoint）機制。
快取是在計算結束後，直接將計算結果通過使用者定義的儲存級別（儲存級別定義了快取儲存的介質，現在支援記憶體、本地檔案系統和Tachyon）寫入不同的介質。
而檢查點不同，它是在計算完成後，重新建立一個Job來計算。
為了避免重複計算，推薦 先將RDD快取，這樣就能保證檢查點的操作可以快速完成。
設定檢查點：
//設定檢查點目錄 儲存在HDFS上,並使用checkpoint設定檢查點,該操作屬於懶載入
sc.setCheckpointDir("hdfs://IP:9000/checkpoint/")
rdd.checkpoint()
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