Spark通过Lineage(血统)来记忆RDD数据集的演变过程并进行数据恢复

Spark通过Lineage(血统)来记忆RDD数据集的演变过程，即每个RDD都会记录其父RDD的信息，这样就可以追溯每个RDD的来源及其转换过程。当某个RDD数据集丢失时，Spark可以通过血统信息来重建该数据集。

具体来说，当一个RDD数据集被创建时，它会记录下自己的创建方式和父RDD的信息。当该RDD被传递给一个变换操作时，Spark会创建一个新的RDD数据集，并将该RDD的创建方式和父RDD的信息添加到新的RDD中。这样就形成了一个RDD数据集的血统链。

当某个RDD数据集不可用时，Spark会根据其血统链中的信息来重建该数据集。具体来说，Spark会依次查找该RDD的父RDD，直到找到一个可用的父RDD为止。然后，Spark会根据该父RDD的信息和变换操作来重新计算该RDD数据集。

通过使用Lineage(血统)来记录RDD数据集的演变过程，Spark可以实现数据恢复，从而提高了数据的容错性和可靠性。