一个Streaming应用程序要求7天24小时不间断运行，因此必须适应各种导致应用程序失败的场景。Spark Streaming的检查点具有容错机制，有足够的信息能够支持故障恢复。支持两种数据类型的检查点：元数据检查点和数据检查点。
（1）元数据检查点，在类似HDFS的容错存储上，保存Streaming计算信息。这种检查点用来恢复运行Streaming应用程序失败的Driver进程。
（2）数据检查点，在进行跨越多个批次合并数据的有状态操作时尤其重要。在这种转换操作情况下，依赖前一批次的RDD生成新的RDD，随着时间不断增加，RDD依赖链的长度也在增加，为了避免这种无限增加恢复时间的情况，通过周期检查将转换RDD的中间状态进行可靠存储，借以切断无限增加的依赖。使用有状态的转换，如果updateStateByKey或者reduceByKeyAndWindow在应用程序中使用，那么需要提供检查点路径，对RDD进行周期性检查。
元数据检查点主要用来恢复失败的Driver进程，而数据检查点主要用来恢复有状态的转换操作。无论是Driver失败，还是Worker失败，这种检查点机制都能快速恢复。许多Spark Streaming都是使用检查点方式。但是简单的Streaming应用程序，不包含状态转换操作不能运行检查点；从Driver程序故障中恢复可能会造成一些收到没有处理的数据丢失。
为了让一个Spark Streaming程序能够被恢复，需要启用检查点，必须设置一个容错的、可靠的文件系统（如HDFS、S3等）路径保存检查点信息，同时设置时间间隔。
streamingContext.checkpoint(checkpointDirectory)//checkpointDirectory是一个文件系统路径（最好是一个可靠的比如hdfs://....）
dstream.checkpoint(checkpointInterval)//设置时间间隔
当程序第一次启动时，创建一个新的StreamingContext，接着创建所有的数据流，然后再调用start()方法。
//定义一个创建并设置StreamingContext的函数
def functionToCreateContext(): StreamingContext = {
val ssc = new StreamingContext(...) //创建StreamingContext实例
val DsSream = ssc.socketTextStream(...) //创建DStream
...
ssc.checkpoint(checkpointDirectory) //设置检查点机制
ssc
}
//从检查点数据重建或者新建一个StreamingContext
val context = StreamingContext.getOrCreate(checkpointDirectory, functionToCreate-Context_)
//在context需要做额外的设置完成，不考虑是否被启动或重新启动
context. ...
//启动context
context.start()
context.awaitTermination()
通过使用getOrCreate创建StreamingContext。
当程序因为异常重启时，如果检查点路径存在，则context将从检查点数据中重建。如果检查点目录不存在（首次运行），将会调用functionToCreateContext函数新建context函数新建context，并设置DStream。
但是，Streaming需要保存中间数据到容错存储系统，这个策略会引入存储开销，进而可能会导致相应的批处理时间变长，因此，检查点的时间间隔需要精心设置。采取小批次时，每批次检查点可以显著减少操作的吞吐量；相反，检查点太少可能会导致每批次任务大小的增加。对于RDD检查点的有状态转换操作，其检查点间隔默认设置成DStream的滑动间隔的5~10倍。
故障恢复可以使用Spark的Standalone模式自动完成，该模式允许任何Spark应用程序的Driver在集群内启动，并在失败时重启。而对于YARN或Mesos这样的部署环境，则必须通过其他的机制重启Driver。