Quando i processi Spark con comandi di ripartizione continuano a fallire con problemi relativi allo shuffle, può essere molto fastidioso riscontrare errori Spark persistenti anche dopo aver implementato il checkpoint. La gestione delle fasi di mescolamento da parte di Spark e le difficoltà nel rompere con successo il lignaggio RDD sono spesso le cause di questo errore. In questo articolo esamineremo come creare processi Spark robusti in grado di elaborare i dati in modo efficace riducendo al tempo stesso i rischi di errore combinando il checkpoint con tattiche di persistenza, configurazioni sofisticate e test unitari.