在spark scala数据帧中迭代时，如何存储指向“从您停止的地方开始”的指针？

在Spark Scala数据帧中，可以使用checkpoint操作来存储指向“从您停止的地方开始”的指针。checkpoint操作会将数据帧的中间结果存储到持久化的存储系统（如HDFS或Amazon S3）中，以便在计算失败时可以从存储系统中恢复并从中断的点继续计算。

具体操作如下：

创建一个数据帧，并进行一系列的转换操作。
在适当的位置调用checkpoint方法，将数据帧的中间结果存储到持久化的存储系统中。

以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.{SparkSession, DataFrame}

val spark = SparkSession.builder()
  .appName("CheckpointExample")
  .master("local")
  .getOrCreate()

// 创建一个数据帧并进行转换操作
val df: DataFrame = spark.read.csv("path/to/input.csv")
val transformedDf: DataFrame = df.select("col1", "col2").filter("col1 > 10")

// 存储指向“从您停止的地方开始”的指针
transformedDf.checkpoint()

// 继续后续的操作
val aggregatedDf: DataFrame = transformedDf.groupBy("col1").count()

aggregatedDf.show()

在上述代码中，checkpoint方法被调用以存储转换后的数据帧transformedDf的中间结果。这样，即使在后续的操作中发生计算失败，通过重新加载存储系统中的数据，可以从checkpoint的位置重新开始计算。

需要注意的是，checkpoint会触发一个任务来将数据帧写入存储系统，因此应该谨慎使用，避免频繁地进行checkpoint操作，以免对性能造成负面影响。

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