repartition 명령을 사용하는 Spark 작업이 셔플 관련 문제로 인해 계속 실패하는 경우 체크포인트를 구현한 후에도 지속적인 Spark 오류가 발생하면 매우 짜증날 수 있습니다. Spark의 셔플 단계 처리와 RDD 계보를 성공적으로 깨기 어려운 점이 이러한 실수의 원인이 되는 경우가 많습니다. 여기서는 체크포인트를 지속성 전략, 정교한 구성 및 단위 테스트와 결합하여 실패 위험을 낮추면서 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 강력한 Spark 작업을 구축하는 방법을 조사합니다.