Όταν οι εργασίες Spark με εντολές repartition εξακολουθούν να αποτυγχάνουν με ζητήματα που σχετίζονται με την τυχαία αναπαραγωγή, μπορεί να είναι πολύ ενοχλητικό να αντιμετωπίζετε επίμονα σφάλματα Spark ακόμη και μετά την εφαρμογή checkpoint. Ο χειρισμός των φάσεων ανακατεύθυνσης από τον Spark και οι δυσκολίες στην επιτυχή κατάρριψη της γενεαλογίας RDD είναι συχνά οι αιτίες αυτού του λάθους. Εδώ, διερευνούμε πώς να δημιουργήσουμε ισχυρές θέσεις εργασίας Spark που μπορούν να επεξεργάζονται δεδομένα αποτελεσματικά, ενώ μειώνουν τους κινδύνους αποτυχίας, συνδυάζοντας το σημείο ελέγχου με τακτικές εμμονής, εξελιγμένες διαμορφώσεις και δοκιμές μονάδων.