117笔记问答在Spark中，Checkpoint是用来持久化RDD的中间结果的机制。它可以将RDD的计算结果写入分布式存储系统，如HDFS或S3，以便在任务失败时能够重新计算RDD而不是重新执行整个DAG。Checkpoint可以提高Spark应用程序的容错性和性能，同时还可以减少内存使用和避免RDD重复计算的问题。通过使用Checkpoint，可以将RDD的计算结果持久化到磁盘上，从而能够更有效地管理内存和提高应用程序的性能。
Spark中的Checkpoint是用来做什么的
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