Spark:数据帧检查点与显式写入磁盘的效率

检查点版本:

val savePath = "/some/path"
spark.sparkContext.setCheckpointDir(savePath)
df.checkpoint()

写入磁盘版本:

df.write.parquet(savePath)
val df = spark.read.parquet(savePath)

我认为两者都以同样的方式打破了血统.

在我的实验中,检查点在磁盘上比镶木地板大约30(689GB对24GB).在运行时间方面,检查点需要1.5倍(10.5分钟对7.5分钟).

考虑到这一切,使用检查点而不是保存到文件有什么意义？我错过了什么吗？