一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：
1、数据检查点
2、记录数据的更新
我们面向的是大规模数据分析，数据检查点操作成本很高：需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集，而网络带宽往往比内存带宽低得多，同时还需要消耗更多的存储资源（在内存中复制数据可以减少需要缓存的数据量，而存储到磁盘则会降低应用程序速度）。所以，我们选择记录更新的方式。
但是，如果更新太多，记录更新成本也不低。因此，RDD只支持粗粒度转换，即在大量记录上执行的单个操作。将创建RDD的一系列转换记录下来(即Lineage)，以便恢复丢失的分区。
本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/5718799.html，如需转载请自行联系原作者
