Ketika pekerjaan Spark dengan perintah repartition masih gagal karena masalah terkait pengacakan, akan sangat mengganggu jika menemukan kesalahan Spark yang terus-menerus bahkan setelah menerapkan checkpointing. Penanganan Spark pada fase shuffle dan kesulitan dalam memutus garis keturunan RDD sering kali menjadi penyebab kesalahan ini. Di sini, kami menyelidiki cara membangun pekerjaan Spark tangguh yang dapat memproses data secara efektif sekaligus menurunkan risiko kegagalan dengan menggabungkan pos pemeriksaan dengan taktik persistensi, konfigurasi canggih, dan pengujian unit.