Lorsque les tâches Spark avec les commandes de répartition échouent toujours avec des problèmes liés à la lecture aléatoire, il peut être très ennuyeux de rencontrer des erreurs Spark persistantes même après la mise en œuvre du point de contrôle. La gestion par Spark des phases de lecture aléatoire et les difficultés rencontrées pour réussir à briser la lignée RDD sont souvent les causes de cette erreur. Ici, nous étudions comment créer des tâches Spark robustes capables de traiter efficacement les données tout en réduisant les risques d'échec en combinant le point de contrôle avec des tactiques de persistance, des configurations sophistiquées et des tests unitaires.