一般来说，分布式数据集的容错性有两种方式：数据检查点(Checkpoint)和记录数据的更新。由于面对大规模的数据分析，Checkpoint机制的操作成本会很高，故而spark选择通过记录数据更新的方式来提高容错率。但是如果更新粒度太细太多，那么记录更新成本也不低。因此，RDD只支持粗粒度转换，即只记录单个块上执行的单个操作，然后将创建RDD的一系列变换序列（每个RDD都包含了他是如何由其他RDD变换过来的以及如何重建某一块数据的信息。因此RDD的容错机制又称“血统(Lineage)”容错）记录下来，以便恢复丢失的分区。
Lineage(血统)机制：
与其他系统的内存数据更新的不同的是，RDD的lineage机制所记录的是特定数据的tranformation的操作(filter,map,join等)。当这个RDD的部分分区数据丢失时，它可以通过Lineage获取足够的信息来重新运算和恢复丢失的数据分区。因为这种粗颗粒的数据模型，限制了Spark的运用场合，所以Spark并不适用于所有高性能要求的场景，但同时相比细颗粒度的数据模型，也带来了性能的提升。
RDD在Lineage依赖方面分为了两种：完全依赖(narrow dependency)和部分依赖(shuffle dependency)
完全依赖和部分依赖的主要区别在于父RDD所对应的子RDD是多个(部分依赖)还是一个(完全依赖)，当对应于多个子RDD的时候，在容错机制触发时，由于只需计算父RDD的一部分，会造成冗余计算。
对于部分依赖来说，Stage计算的输入和输出在不同的节点上，对于输入节点完好，而输出节点死机的情况，通过重新计算恢复数据这种情况下，这种方法容错是有效的，否则无效，因为无法重试，需要向上追溯其祖先看是否可以重试（这就是lineage，血统的意思），完全依赖对于数据的重算开销要远小于部分依赖的数据重算开销。
在容错机制中，如果一个节点死机了，而且运算完全依赖，则只要把丢失的父RDD分区重算即可，不依赖于其他节点。而部分依赖需要父RDD的所有分区都存在，重算就很昂贵了。可以这样理解开销的经济与否：在完全依赖中，在子RDD的分区丢失、重算父RDD分区时，父RDD相应分区的所有数据都是子RDD分区的数据，并不存在冗余计算。在部分依赖情况下，丢失一个子RDD分区重算的每个父RDD的每个分区的所有数据并不是都给丢失的子RDD分区用的，会有一部分数据相当于对应的是未丢失的子RDD分区中需要的数据，这样就会产生冗余计算开销，这也是部分依赖开销更大的原因。因此如果使用Checkpoint算子来做检查点，不仅要考虑Lineage是否足够长，也要考虑是否有部分依赖，对部分依赖加Checkpoint是最物有所值的。
