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一、容错性的定义

容错性是指一个系统在发生故障或崩溃时，能够继续运行并提供一定服务的能力。在网络或系统中，这通常涉及到物理组件损坏或软件失败时系统的持续运行能力。容错系统的关键特性包括负载平衡、集群、冗余、复制和故障转移等。

二、Spark Streaming保证容错性的方法

Spark Streaming为了保证数据的准确性和系统的可靠性，实现了多种容错机制，主要包括以下几个方面：

1. 元数据的容错性：

   • Spark Streaming通过将流式计算的元数据（如批次信息）持久化，以确保在失败时可以恢复这些元数据。
   • 元数据checkpoint主要是为了从driver故障中恢复数据。

2. 数据源的重放能力：

   • Spark Streaming要求数据源支持数据重放功能，以便在任务失败后能够重新获取丢失的数据。
   • 对于一些文件的数据源，driver的恢复机制可以保证数据无丢失，因为所有的数据都保存在HDFS或S3上面。对于一些像Kafka、Flume等数据源，接收的数据保存在内存中将有可能丢失，这是因为Spark应用是分布式运行的，如果driver进程挂了，所有的executor进程将不可用，保存在这些进程所持有内存中的数据将会丢失。
   • 为了避免这些数据的丢失，Spark Streaming中引入了一个Write Ahead Logs（WAL）。WAL在文件系统和数据库中用于数据操作的持久化，先把数据写到一个持久化的日志中，然后对数据做操作。如果操作过程中系统挂了，恢复的时候可以重新读取日志文件再次进行操作。

3. DAG（有向无环图）任务调度的重试机制：

   • 类似于Spark批处理，Spark Streaming也依赖于Spark的DAG任务调度机制来实现任务的重试和容错。
   • 如果某个任务在Executor中失败，Spark调度器会根据失败的原因重新调度该任务。默认情况下，Spark会尝试重试4次（可以通过spark.task.maxFailures参数配置）。

4. Checkpointing机制：

   • Checkpointing用于存储批次的元数据和应用状态，以便在故障后能够恢复处理流程。
   • 元数据的checkpoint：用于保存每个微批次的处理信息（如偏移量和任务状态）。
   • 应用状态的checkpoint：当应用使用有状态操作（如updateStateByKey）时，状态也会被持久化到checkpoint中。
   • 数据checkpoint能节省RDD恢复性能，保存生成的RDD信息到可靠的存储系统中，这在有状态transformation（如结合跨多个批次的数据）中是必须的。

综上所述，Spark Streaming通过元数据的持久化、数据源的重放能力、DAG任务调度的重试机制以及Checkpointing机制等多种容错机制来确保系统的稳定性和数据的准确性。