在大数据技术生态当中，分布式集群是解决大规模数据处理任务的主要解决思路，主流的几代框架，如Hadoop、Spark、Flink都是基于分布式去进行设计。而分布式系统，关于容错的问题就非常关键了。今天我们就来讲讲Hadoop与Spark是如何设计容错的？

　　一般来说，关于容错，最朴素的想法就是通过下面的步骤实现状态与容错：

　　①暂停所有数据的接收。

　　②每个任务处理当前已经接收的数据。

　　③将此时所有任务的状态进行持久化。

　　④恢复数据的接收和处理。

　　当作业出现异常时，则可以从之前持久化的地方恢复。Hadoop与Spark的容错机制就是该思想的实现。

　　Hadoop的任务可以分为Map任务和Reduce任务。这是两类分批次执行的任务，后者的输入依赖前者的输出。Hadoop的设计思想十分简单——当任务出现异常时，重新跑该任务即可。其实，跑成功的任务的输出，就相当于整个作业的中间结果得到了持久化。比如Reduce任务异常重跑时，就不必重跑它依赖的Map任务。

　　Spark的实现也是这一想法的延续。虽然Spark不是Hadoop那样的批处理，但是它仍然把一个“微批(micro batch)”当作数据处理的最小单元，整个框架实际上延续了不少批处理的思想。Spark的容错机制相当经典，用到了其RDD的血统关系(lineage)。熟悉Spark的读者应该了解“宽依赖”、“窄依赖”等概念。当RDD中的某个分区出现故障，那么只需要按照这种依赖关系重新计算即可。以复杂一些的宽依赖为例，Spark会找到其父分区，经过计算重新获取结果。

　　如上图所示，如果P10发生故障，则P00与P01都会重新计算，而计算P00和P01又会继续找其父分区重新计算。按照这个血缘关系来看，一直向上追溯会付出极大的代价。因此Spark提供了将分区计算结果持久化的方法。如果P00与P0_1的数据进行了持久化，那么就可以利用该结果直接恢复状态。

　　从以上设计可以感受到，这种实现更适合于批计算的框架中。它相当于将前一个阶段的计算结果“存档”下来，然后在任意时间后将该结果作为输入，运行下一个阶段的任务。这种实现的状态存储过程显然过于繁重，并不太适用于对“低延时”要求极高的流处理引擎。因此，Flink设计了一套完全不同的分布式轻量级实现方式，并精巧地实现了各种一致性语义。Flink我们在接下来再细讲。

　　关于大数据学习，Hadoop与Spark如何设计容错，以上就为大家做了大致的介绍了。Hadoop和Spark，本质上来说，都是基于批处理的思想去处理数据，自然，对于容错也是基于同样的思路。

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