为当前RDD设置检查点。该函数将会创建一个二进制的文件，并存储到checkpoint目录中，该目录是用SparkContext.setCheckpointDir()设置的。在checkpoint的过程中，该RDD的所有依赖于父RDD中的信息将全部被移出。对RDD进行checkpoint操作并不会马上被执行，必须执行Action操作才能触发。

函数原型

def checkpoint()

实例

/**
 * User: 过往记忆
 * Date: 15-03-08
 * Time: 上午06:30
 * bolg: 
 * 本文地址：/archives/1278
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 */
scala> val data = sc.parallelize(1 to 100000 , 15)
data: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] =
　　ParallelCollectionRDD[12] at parallelize at <console>:12

scala> sc.setCheckpointDir("/iteblog")

scala> data.checkpoint

scala> data.count
15/02/15 11:47:47 INFO RDDCheckpointData: Done checkpointing RDD 12 to 
hdfs://iteblogcluster/iteblog/5f2053e9-a02f-4661-ad1d-2250a8473e92/rdd-12, 
new parent is RDD 13
res17: Long = 100000

[iteblog.com@ ~]$ bin/hadoop fs -ls /iteblog/5f2053e9-a02f-4661-ad1d-2250a8473e92/rdd-12
Found 15 items
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　　执行完count之后，会在/iteblog目录下产生出多个（数量和你分区个数有关）二进制的文件。