Wenn Spark-Jobs mit Repartition-Befehlen immer noch aufgrund von Shuffle-bezogenen Problemen fehlschlagen, kann es sehr ärgerlich sein, auch nach der Implementierung von Checkpointing auf anhaltende Spark-Fehler zu stoßen. Der Umgang von Spark mit Shuffle-Phasen und die Schwierigkeiten, die RDD-Abstammung erfolgreich zu durchbrechen, sind häufig die Ursachen für diesen Fehler. Hier untersuchen wir, wie man robuste Spark-Jobs erstellt, die Daten effektiv verarbeiten und gleichzeitig das Ausfallrisiko senken können, indem man Checkpointing mit Persistenztaktiken, ausgefeilten Konfigurationen und Unit-Tests kombiniert.