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作为区别于 Hadoop 的一个重要 feature，cache 机制保证了需要访问重复数据的应用（如迭代型算法和交互式应用）可以运行的更快。与 Hadoop MapReduce job 不同的是 Spark 的逻辑/物理执行图可能很庞大，task 中 computing chain 可能会很长，计算某些 RDD 也可能会很耗时。这时，如果 task 中途运行出错，那么 task 的整个 computing chain 需要重算，代价太高。因此，有必要将计算代价较大的 RDD checkpoint 一下，这样，当下游 RDD 计算出错时，可以直接从 checkpoint 过的 RDD 那里读取数据继续算。
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