这一节，我们将讨论在节点错误事件时Spark Streaming的行为。为了理解这些，让我们先记住一些Spark RDD的基本容错语义。
Spark运行在像HDFS或S3等容错系统的数据上。因此，任何从容错数据而来的RDD都是容错的。然而，这不是在Spark Streaming的情况下，因为Spark Streaming的数据大部分情况下是从网络中得到的。为了获得生成的RDD相同的容错属性，接收的数据需要重复保存在worker node的多个Spark executor上（默认的复制因子是2），这导致了当出现错误事件时，有两类数据需要被恢复
有两种错误我们需要关心
如果所有的输入数据都存在于一个容错的文件系统如HDFS，Spark Streaming总可以从任何错误中恢复并且执行所有数据。这给出了一个恰好一次(exactly-once)语义，即无论发生什么故障，所有的数据都将会恰好处理一次。
对于基于receiver的输入源，容错的语义既依赖于故障的情形也依赖于receiver的类型。正如之前讨论的，有两种类型的receiver
选择哪种类型的receiver依赖于这些语义。如果一个worker节点出现故障，Reliable Receiver不会丢失数据，Unreliable Receiver会丢失接收了但是没有复制的数据。如果driver节点出现故障，除了以上情况下的数据丢失，所有过去接收并复制到内存中的数据都会丢失，这会影响有状态transformation的结果。
为了避免丢失过去接收的数据，Spark 1.2引入了一个实验性的特征write ahead logs，它保存接收的数据到容错存储系统中。有了write ahead logs和Reliable Receiver，我们可以做到零数据丢失以及exactly-once语义。
下面的表格总结了错误语义：
| Deployment Scenario | Worker Failure | Driver Failure |
|---|---|---|
| Spark 1.1 或者更早, 没有write ahead log的Spark 1.2 | 在Unreliable Receiver情况下缓冲数据丢失；在Reliable Receiver和文件的情况下，零数据丢失 | 在Unreliable Receiver情况下缓冲数据丢失；在所有receiver情况下，过去的数据丢失；在文件的情况下，零数据丢失 |
| 带有write ahead log的Spark 1.2 | 在Reliable Receiver和文件的情况下，零数据丢失 | 在Reliable Receiver和文件的情况下，零数据丢失 |
根据其确定操作的谱系，所有数据都被建模成了RDD，所有的重新计算都会产生同样的结果。所有的DStream transformation都有exactly-once语义。那就是说，即使某个worker节点出现故障，最终的转换结果都是一样。然而，输出操作（如foreachRDD）具有at-least once语义，那就是说，在有worker事件故障的情况下，变换后的数据可能被写入到一个外部实体不止一次。利用saveAs***Files将数据保存到HDFS中的情况下，以上写多次是能够被接受的（因为文件会被相同的数据覆盖）。