sparkStreaming之checkPoint的作用解析
checkPoint的几大作用：
第一：如遇突发情况，导致sparkStreaming进程停止，从新启动sparkStreaming时，用于恢复历史数据。
第二：sparkStreaming对接kafka时，用于维护kafka偏移量，即所谓的kafka自己维护偏移量
第三：遇到mapWithState,updeStatebykey等全局聚合类算子时，需要到chekPoint中加载历史状态的数据。类似于缓存机制，缓存历史计算数据结果，可以使当前数据与历史数据进行相关全局计算操作。
为保障数据高可用的可靠性，checkPoint的数据存储路径大多数为hdfs中
