Når Spark-job med omopdeling-kommandoer stadig mislykkes med shuffle-relaterede problemer, kan det være meget irriterende at støde på vedvarende Spark-fejl, selv efter implementering af checkpointing. Sparks håndtering af shuffle-faser og vanskelighederne med succesfuldt at bryde RDD-linjen er ofte årsagerne til denne fejl. Her undersøger vi, hvordan man kan bygge robuste Spark-jobs, der kan behandle data effektivt og samtidig sænke fejlrisikoen ved at kombinere checkpointing med persistenstaktikker, sofistikerede konfigurationer og enhedstest.