स्पार्क चेकपॉईंटिंग

Gabriel Martim

शुक्रवार, १५ नोव्हेंबर, २०२४ रोजी १:०५:५५ म.पू.

चेकपॉइंटिंग असूनही सतत स्पार्क अयशस्वी समस्या निवारण

जर तुम्ही Apache Spark सोबत काम करत असाल, तर तुम्हाला किमान एकदा तरी भयानक "स्टेज फेल्युअर" त्रुटी आली असेल. स्पार्कने शिफारस केल्याप्रमाणे चेकपॉइंटिंग लागू केल्यानंतरही-तुम्हाला या कायम समस्येचा सामना करावा लागू शकतो. 😬 हे निराशाजनक वाटू शकते, विशेषत: जेव्हा स्पार्क चेकपॉईंटिंगचा आग्रह धरत असल्याचे दिसते, तरीही समस्येचे निराकरण करण्यात अयशस्वी!

ही विशिष्ट त्रुटी विशेषत: जेव्हा स्पार्क जॉबमध्ये शफलिंग समाविष्ट असते तेव्हा उद्भवते, विशेषत: मोठ्या डेटासेटमध्ये ज्यांना पुनर्विभाजन आवश्यक असते. काही डेव्हलपरसाठी, ही समस्या मधूनमधून एरर म्हणून दाखवली जाते, ज्यामुळे त्याचा मागोवा घेणे आणखी कठीण होते. "पुनर्विभाजन करण्यापूर्वी RDD तपासा" अशी नेहमीची शिफारस आहे, परंतु जेव्हा ते सोडवत नाही तेव्हा तुम्ही काय कराल?

नुकत्याच एका प्रकल्पात, मी या अचूक परिस्थितीचा सामना केला. माझ्या कोडमध्ये चेकपॉईंट डिरेक्टरी सेट करण्यापासून आरडीडी चेकपॉइंट करण्यापर्यंत स्पार्कने सुचवलेले सर्व काही होते, तरीही तीच त्रुटी दिसून येत होती. बऱ्याच चाचण्या आणि त्रुटी आणि बऱ्याच निराशेनंतर, मी शेवटी एक उपाय शोधला.

हे मार्गदर्शक स्पार्कच्या चेकपॉईंटिंग आणि शफलिंग यंत्रणेच्या बारकावे शोधून काढते, ही त्रुटी का कायम राहते आणि ती दूर करण्यासाठी तुम्ही कोणती पावले उचलू शकता. या स्पार्कचे रहस्य एकत्र उलगडू या! 🔍

आज्ञा	वापराचे उदाहरण
setCheckpointDir	चेकपॉईंट संचयित करण्यासाठी निर्देशिका सेट करते. विश्वासार्ह पुनर्प्राप्ती बिंदू तयार करण्यासाठी स्पार्कमध्ये आवश्यक, विशेषत: जॉब अयशस्वी टाळण्यासाठी मोठ्या शफल हाताळताना उपयुक्त.
checkpoint	RDD चे पुनर्विभाजन केले जाते किंवा एकाधिक टप्प्यात पुन्हा वापरले जाते तेव्हा दोष-सहिष्णुतेसाठी वंश खंडित करते आणि लवचिकता सुधारते.
repartition	विभाजनांमध्ये डेटाचे पुनर्वितरण करते. या प्रकरणात, हे शफल प्रक्रियेस अनुकूल करण्यासाठी प्रत्येक विभाजनाचा आकार कमी करते, मेमरी समस्या आणि स्टेज अपयश कमी करते.
mapPartitions	नेटवर्क ओव्हरहेड कमी करून, प्रत्येक विभाजनावर स्वतंत्रपणे कार्य करते. मोठ्या डेटासह कार्यप्रदर्शन सुधारण्यासाठी, प्रत्येक विभाजनावर कार्यक्षमतेने परिवर्तन लागू करण्यासाठी येथे वापरले जाते.
StorageLevel.MEMORY_AND_DISK	टिकून राहणाऱ्या RDD साठी स्टोरेज पातळी परिभाषित करते. येथे MEMORY_AND_DISK वापरणे हे सुनिश्चित करते की डेटा मेमरीमध्ये कॅश केला जातो आणि आवश्यक असल्यास, डिस्कवर लिहिला जातो, मेमरी वापर आणि दोष सहिष्णुता संतुलित करते.
persist	कार्यक्षम पुनर्वापरासाठी RDD मेमरी किंवा डिस्कमध्ये संग्रहित करते, स्पार्क जॉब्स आणखी स्थिर करण्यासाठी आणि पुनर्गणना कमी करण्यासाठी चेकपॉईंटिंगच्या संयोगाने वापरले जाते.
collect	RDD चे सर्व घटक ड्रायव्हरला एकत्रित करते. परिणाम एकत्रित करण्यासाठी पुनर्विभाजन आणि परिवर्तनानंतर लागू केले, परंतु मेमरी ओव्हरलोड टाळण्यासाठी सावधपणे वापरले.
parallelize	स्थानिक संग्रहातून आरडीडी तयार करते. नमुना डेटा व्युत्पन्न करण्यासाठी युनिट चाचण्यांमध्ये उपयुक्त, बाह्य डेटा स्रोतांशिवाय स्पार्क प्रक्रियेची चाचणी करण्यास अनुमती देते.
assert	युनिट चाचण्यांमध्ये अपेक्षित आउटपुट तपासते, जसे की प्रक्रिया केल्यानंतर आरडीडीची सामग्री सुनिश्चित करणे. चाचणी वातावरणात कोड अचूकता सत्यापित करण्यासाठी आवश्यक.

स्पार्क चेकपॉइंटिंग समजून घेणे आणि स्टेज अपयशांचे निराकरण करण्यासाठी चिकाटी

प्रदान केलेल्या स्क्रिप्ट्स Apache Spark मधील एक सामान्य समस्या हाताळतात, जेथे स्पार्क जॉबमध्ये "अनिश्चित" शफल आउटपुटमुळे सतत त्रुटी येते, जरी चेकपॉइंटिंग लागू केले जाते. हे आव्हान अनेकदा स्पार्कच्या RDD (रेझिलिएंट डिस्ट्रिब्युटेड डेटासेट) च्या स्वरूपाशी आणि विभाजनांमध्ये स्पार्क कसे गणना करते याच्याशी जोडलेले असते. पहिल्या स्क्रिप्टमध्ये, आम्ही Spark ची चेकपॉइंटिंग प्रक्रिया सुरू करतो, ज्याचा उद्देश RDDs च्या वंशाला तोडून स्थिरता जोडणे आहे. सेट करून चेकपॉईंट निर्देशिका सह setCheckpointDir कमांड, डिस्कवर हे चेकपॉईंट कुठे साठवायचे हे स्पार्कला माहीत आहे, कोणताही टप्पा अयशस्वी झाल्यास डेटा पुनर्प्रक्रिया करण्यासाठी एक महत्त्वाचा फॉलबॅक जोडतो. RDD वरील चेकपॉईंट कमांड, रिपार्टिशनच्या आधी वापरला जातो, स्पार्कला ती विशिष्ट डेटा स्थिती सेव्ह करण्यास सांगते, जे नंतर रिकव्हरी पॉइंट तयार करून स्पार्कच्या मेमरीवरील भार कमी करते. 🎯

तथापि, फक्त चेकपॉईंट जोडल्याने नेहमीच समस्या सुटत नाही, स्क्रिप्टमधील पुढील पायरी म्हणजे पुनर्विभाजन लागू करणे. पुनर्विभाजनामुळे अधिक विभाजनांमध्ये डेटा वितरीत करून स्पार्कच्या प्रक्रियेतील काही ताण कमी होऊ शकतो, परंतु योग्य चेकपॉईंटशिवाय, यामुळे मेमरीची मागणी वाढते. त्यामुळे, चेकपॉईंटिंगचे पुनर्विभाजनासह संयोजन केल्याने स्पार्कच्या शफल ऑपरेशन्स स्थिर होण्यास मदत होऊ शकते, विशेषत: अशा प्रकरणांमध्ये जेथे डेटा खूप मोठा आहे किंवा विभाजनांमध्ये उच्च परिवर्तनशीलता आहे. दुसरी स्क्रिप्ट चेकपॉईंटिंगसह एकत्रित करून हे वाढवते चिकाटी, स्टोरेज पातळी म्हणून MEMORY_AND_DISK वापरणे, जे Spark ला मेमरीमध्ये डेटा ठेवण्यासाठी आणि डिस्क स्पेस बॅकअप म्हणून वापरण्यासाठी निर्देशित करते. हा दृष्टीकोन विशेषतः प्रभावी आहे जेव्हा डेटा संपूर्णपणे मेमरीमध्ये बसण्यासाठी खूप मोठा असतो, स्पार्क डेटा मध्य-गणना गमावणार नाही याची खात्री करून.

वापरून नकाशा विभाजने दोन्ही स्क्रिप्टमधील कमांड देखील धोरणात्मक आहे. स्पार्कमध्ये, मॅपपार्टिशन्स हे सर्व विभाजने हाताळताना नकाशापेक्षा अधिक कार्यक्षम आहे कारण ते संपूर्ण विभाजनावर एकाच वेळी प्रक्रिया करते. हे स्पार्कला आवश्यक असलेल्या कॉल्सची संख्या कमी करून नेटवर्क ओव्हरहेडवर कमी करते, जे उच्च-व्हॉल्यूम डेटा ऑपरेशन्ससाठी लक्षणीय वाढ होऊ शकते. संपूर्ण फाईल विरुद्ध लाइन-बाय-लाइनवर प्रक्रिया केल्याचा विचार करा: कमी कॉल्स म्हणजे कमी प्रक्रिया वेळ, मॅपपार्टिशन्स पुनरावृत्ती ऑपरेशन्ससाठी एक चांगला पर्याय बनवतात. येथे, हे सानुकूल परिवर्तन हाताळण्यासाठी वापरले जाते, अतिरिक्त समस्यांना ट्रिगर न करता डेटा संकलनासाठी तयार असल्याची खात्री करून.

यातील प्रत्येक ऑपरेशनच्या स्थिरतेची चाचणी करण्याचे महत्त्व जास्त सांगता येत नाही, जेथे युनिट चाचण्या येतात. या चाचण्या सत्यापित करतात की स्पार्क जॉब वेगवेगळ्या कॉन्फिगरेशनमध्ये अपेक्षेप्रमाणे कार्य करते. सारख्या चाचण्या वापरून ठामपणेचेकपॉईंटिंग आणि रीपार्टिशनिंगमुळे RDD प्रक्रिया प्रभावीपणे स्थिर झाली आहे की नाही हे विकसक तपासू शकतात, कोड वेगवेगळ्या डेटा लोड अंतर्गत लवचिक आहे याची खात्री करण्यासाठी एक महत्त्वाची पायरी आहे. तुम्ही मोठा डेटा हाताळत असलात किंवा मधूनमधून स्पार्क अयशस्वी होत असलात तरी, हे पध्दत "अनिश्चित" त्रुटींना पुनरावृत्ती होण्यापासून रोखण्यासाठी अधिक मजबूत मार्ग देतात, ज्यामुळे तुम्हाला अधिक विश्वासार्ह आणि कार्यक्षम स्पार्क जॉब मिळतो. 🚀

अपाचे स्पार्कमध्ये चेकपॉइंटिंगसह अनिश्चित शफल स्टेज अपयश हाताळणे

RDD चेकपॉइंटिंग व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि शफल ऑपरेशन्स ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी बॅकएंड स्पार्क वातावरणात स्काला वापरणे.

// Import necessary Spark libraries
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
// Set up Spark configuration and context
val conf = new SparkConf().setAppName("CheckpointExample").setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
// Define a method to handle checkpointing in a modular way
def checkpointRDD(rdd: RDD[String], checkpointDir: String): RDD[String] = {
    sc.setCheckpointDir(checkpointDir)
    rdd.checkpoint()
    rdd
}
// Create an RDD and apply checkpointing and repartitioning
val rawRDD = sc.parallelize(Seq("data1", "data2", "data3"))
val checkpointedRDD = checkpointRDD(rawRDD, "/tmp/checkpoints")
// Apply repartition and map operations carefully to manage shuffle
val partitionedRDD = checkpointedRDD.repartition(4).mapPartitions { iter =>
    iter.map(data => processData(data))
}
// Collect results
val output = partitionedRDD.collect()
// Define processing function to make code modular
def processData(data: String): String = {
    // Add data transformation logic
    data.toUpperCase
}
// Clean up resources
sc.stop()

पर्यायी दृष्टीकोन: शफल समस्या कमी करण्यासाठी पर्सिस्ट आणि चेकपॉइंट एकत्र वापरणे

स्टेज स्थिरता सुधारण्यासाठी चेकपॉईंटिंगच्या बाजूने चिकाटी हाताळण्यासाठी स्पार्क स्काला API वापरणे.

१

युनिट चाचण्यांसह स्पार्क आरडीडी स्थिरतेसाठी चाचणी

Spark RDD प्रक्रिया प्रमाणित करण्यासाठी ScalaTest वापरणे आणि वेगवेगळ्या कॉन्फिगरेशन अंतर्गत चेकपॉइंटिंग.

import org.scalatest.funsuite.AnyFunSuite
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.rdd.RDD
class RDDCheckpointTest extends AnyFunSuite {
    val conf = new SparkConf().setAppName("CheckpointTest").setMaster("local[*]")
    val sc = new SparkContext(conf)
    test("Verify checkpoint and repartition with stable output") {
        sc.setCheckpointDir("/tmp/checkpoints")
        val rdd = sc.parallelize(Seq("spark", "test", "case"))
        rdd.checkpoint()
        val repartitionedRDD = rdd.repartition(2)
        val result = repartitionedRDD.collect()
        assert(result.nonEmpty, "RDD should contain data after checkpointing")
    }
    test("Persist and checkpoint together to improve resilience") {
        val rdd = sc.parallelize(Seq("persistence", "checkpoint", "test"))
        rdd.persist()
        rdd.checkpoint()
        val transformedRDD = rdd.repartition(3).map(_.toUpperCase)
        val result = transformedRDD.collect()
        assert(result.contains("CHECKPOINT"), "RDD should process correctly with both persist and checkpoint")
    }
    after {
        sc.stop()
    }
}

प्रगत चेकपॉईंटिंग तंत्रांसह स्पार्कच्या शफल स्टेजच्या अपयशांना सामोरे जाणे

Apache Spark मध्ये, शफल ऑपरेशन्स हाताळणे अनेकदा आव्हानात्मक असते, विशेषत: मोठ्या डेटासेटवर प्रक्रिया करताना. जेव्हा स्पार्क जॉबसाठी डेटाचे पुनर्विभाजन आवश्यक असते, तेव्हा शफल प्रक्रिया होते, जी नोड्समध्ये डेटाचे पुनर्वितरण करते. लोड बॅलन्सिंगसाठी हे आवश्यक आहे परंतु एक सामान्य त्रुटी उद्भवू शकते: "अनिश्चित आउटपुटसह मॅप स्टेज शफल करा." समस्या उद्भवते कारण स्पार्क स्थिर शफलवर अवलंबून असते, तरीही शफल स्टेजमधील कोणत्याही अनिश्चिततेमुळे कार्य अयशस्वी होते, कारण स्पार्क पूर्णपणे रोलबॅक करू शकत नाही आणि त्या टप्प्यांचा पुन्हा प्रयत्न करू शकत नाही. RDD वर चेकपॉइंटिंग जोडणे, सिद्धांततः, अवलंबित्व वंश खंडित केले पाहिजे, ज्यामुळे स्पार्कला अधिक स्थिर पुनर्प्राप्ती बिंदू तयार करण्यात मदत होईल.

तथापि, मूलभूत चेकपॉईंटिंग ही समस्या नेहमीच सोडवू शकत नाही. अधिक मजबूत समाधानासाठी, विकासक अनेकदा सततता आणि चेकपॉइंटिंग धोरणे एकत्र करतात. दोन्ही तंत्रांचा वापर करून, स्पार्क मेमरी किंवा डिस्कमध्ये डेटा कॅशे करू शकतो, तरीही एक परिभाषित चेकपॉईंट आहे. हे प्रत्येक शफल स्टेजवरील संगणकीय भार कमी करते आणि अयशस्वी झाल्यास पुनर्प्राप्तीसाठी फॉलबॅक तयार करते. हे काम प्रभावीपणे करण्यासाठी, सेटिंग StorageLevel.MEMORY_AND_DISK मेमरी ओव्हरलोड न करता स्पार्ककडे पुरेशी संसाधने असल्याची खात्री करते. प्रत्येक विभाजनासह वैयक्तिकरित्या कार्य करण्यासाठी mapPartitions जोडणे देखील प्रत्येक पुन्हा प्रयत्न करताना संपूर्ण RDD चे पुनर्मूल्यांकन टाळण्यास मदत करते, जे मोठ्या डेटा प्रोसेसिंग जॉबमध्ये कार्यक्षमतेसाठी महत्त्वपूर्ण आहे. 🚀

विचारात घेण्यासारखे दुसरे तंत्र म्हणजे सर्व नोड्ससह नॉन-RDD डेटा सामायिक करण्यासाठी ब्रॉडकास्ट व्हेरिएबल वापरणे. ब्रॉडकास्ट व्हेरिएबल्स नेटवर्क कॉल्स कमी करतात आणि प्रत्येक नोडला आवश्यक डेटाची स्थानिक प्रत प्रदान करून शफल ऑपरेशन्स ऑप्टिमाइझ करण्यात मदत करू शकतात, प्रत्येक नोड ड्रायव्हरकडून वारंवार डेटाची विनंती करण्याऐवजी. हे विशेषतः उपयुक्त आहे जर तुमच्याकडे शफल दरम्यान विभाजनांमध्ये संदर्भ डेटा आवश्यक असेल. शेवटी, स्पार्कमध्ये या चेकपॉईंटिंग रणनीतींवर प्रभुत्व मिळवणे आपल्या अनुप्रयोगाच्या विश्वासार्हतेमध्ये आणि गतीमध्ये लक्षणीय फरक करू शकते.

पर्सिस्टंट स्पार्क चेकपॉइंटिंग त्रुटींचे निराकरण करण्यासाठी आवश्यक सामान्य प्रश्न

स्पार्क वापरण्याची शिफारस का करते १ शफल अयशस्वी निराकरण करण्यासाठी?
चेकपॉईंटिंग RDD वंश खंडित करते, जे अपयशाच्या बाबतीत संपूर्ण वंशाची पुनर्गणना टाळण्यास मदत करते, मेमरी ओव्हरलोड कमी करते आणि शफल्समध्ये दोष सहनशीलता सुधारते.
कसे करते repartition स्पार्क नोकऱ्यांवर परिणाम होतो?
पुनर्विभाजन केल्याने डेटाचे पुनर्वितरण होते, ते अधिक विभाजनांमध्ये संतुलित होते. हे मेमरी लोड कमी करत असताना, ते शफल ऑपरेशन्स देखील वाढवते, म्हणून काळजीपूर्वक चेकपॉईंटिंग किंवा चिकाटी आवश्यक आहे.
यांच्यात काय फरक आहे checkpoint आणि persist?
चेकपॉइंटिंग RDD डेटा डिस्कवर लिहिते, पूर्ण वंश खंडित करण्यास अनुमती देते, तर कायम ठेवल्याने वंश खंडित न करता तात्पुरता डेटा मेमरी किंवा डिस्कमध्ये संग्रहित केला जातो. डेटा स्थिर करण्यासाठी दोन्ही एकत्र उपयुक्त आहेत.
मी कधी वापरावे ५ प्रती map स्पार्क नोकऱ्यांमध्ये?
संपूर्ण विभाजनांचे रूपांतर करताना mapPartitions हे श्रेयस्कर आहे, कारण ते प्रत्येक विभाजनावर प्रक्रिया करून नेटवर्क ओव्हरहेड कमी करते, जे प्रत्येक रेकॉर्डवर स्वतंत्रपणे प्रक्रिया करण्यापेक्षा अधिक कार्यक्षम आहे.
चेकपॉइंटिंग असूनही स्पार्क जॉब्स "अनिश्चित आउटपुट" सह अयशस्वी का होतात?
हे सहसा घडते जर शफल नॉन-डिटरमिनिस्टिक ऑपरेशन्सवर अवलंबून असेल किंवा कोणतेही स्पष्ट वंश कट नसेल तर. चेकपॉईंटसह पर्सिस्ट वापरणे किंवा शफल विभाजने समायोजित केल्याने ते कमी होऊ शकते.
जोडू शकतो ७ स्पार्क शफल समस्यांसाठी मदत?
होय, ब्रॉडकास्ट व्हेरिएबल्स नोड्समध्ये डेटा शेअरिंग ऑप्टिमाइझ करतात, वारंवार डेटा फेचिंग कमी करतात, जे नेटवर्क लोड कमी करून शफल ऑपरेशन्स स्थिर करू शकतात.
काय भूमिका करतो StorageLevel.MEMORY_AND_DISK स्पार्क मध्ये खेळा?
MEMORY_AND_DISK वापरणे स्पार्कला मेमरीमध्ये डेटा संचयित करण्यास आणि आवश्यकतेनुसार डिस्कवर स्पिल करण्यास सक्षम करते, मेमरी संसाधने न संपवता मोठे डेटासेट हाताळण्यासाठी एक आदर्श सेटिंग.
शफल आणि चेकपॉइंट ऑप्टिमाइझ करण्यासाठी विशिष्ट कॉन्फिगरेशन आहेत का?
होय, जुळवून घेत आहे ९ आणि MEMORY_AND_DISK वापरणे मोठ्या नोकऱ्यांमध्ये शफल प्रक्रिया स्थिर करण्यात मदत करू शकते.
आहे collect विभाजनानंतर वापरणे सुरक्षित आहे का?
अंतिम डेटासेट लहान असेल तरच ते सुरक्षित आहे. अन्यथा, यामुळे मेमरी ओव्हरलोड होऊ शकते कारण ते सर्व डेटा ड्रायव्हर नोडमध्ये एकत्रित करते. मोठ्या डेटासाठी, यांसारख्या क्रिया वापरण्याचा विचार करा foreachPartition.
मी शफल समाविष्ट असलेल्या स्पार्क जॉब्सच्या युनिट चाचणीचा विचार का करावा?
युनिट चाचण्या स्पार्क ट्रान्सफॉर्मेशन्स आणि डेटा लोड्समध्ये चेकपॉईंट स्थिरता प्रमाणित करतात, स्पार्क वेगवेगळ्या कॉन्फिगरेशनमध्ये देखील विश्वासार्हपणे कार्य करते याची खात्री करतात.

स्पार्क चेकपॉइंटिंग आव्हाने सोडवणे: मुख्य मार्ग

स्पार्कचे चेकपॉईंटिंग विश्वासार्हता सुधारण्यासाठी डिझाइन केलेले असताना, शफल ऑपरेशन्स ऑप्टिमाइझ न केल्यास सतत त्रुटी उद्भवू शकतात. एकत्र करणे चेकपॉईंट सह चिकाटी आणि MEMORY_AND_DISK सारख्या कॉन्फिगरेशनचा वापर केल्याने स्पार्कला ओव्हरलोड्सशिवाय डेटा अधिक चांगल्या प्रकारे व्यवस्थापित करण्यात मदत होते.

स्थिर स्पार्क जॉबसाठी, सुरळीत प्रक्रिया कार्यप्रवाह सुनिश्चित करण्यासाठी ब्रॉडकास्ट व्हेरिएबल्स, रीपार्टिशन ट्युनिंग आणि युनिट चाचणी यासारख्या अतिरिक्त तंत्रांचा शोध घेण्याचे लक्षात ठेवा. हे दृष्टीकोन डेटा अखंडता आणि कार्यक्षमता दोन्ही सुधारतात, ज्यामुळे जटिल डेटा ऑपरेशन्ससह देखील स्पार्क जॉब्स यशस्वीपणे पूर्ण होतात. 👍

स्पार्क चेकपॉइंटिंग सोल्यूशन्ससाठी स्रोत आणि संदर्भ

वितरित संगणन वातावरणात मोठे डेटासेट प्रभावीपणे व्यवस्थापित करण्यासाठी स्पार्क चेकपॉईंटिंग, पर्सिस्टन्स आणि शफल यंत्रणा स्पष्ट करते: अपाचे स्पार्क आरडीडी प्रोग्रामिंग मार्गदर्शक .
शफल ऑपरेशन्सशी संबंधित सामान्य स्पार्क त्रुटींचे तपशील, चेकपॉईंटिंग स्टेज अयशस्वी होण्यास कशी मदत करू शकते याबद्दल अंतर्दृष्टी ऑफर करते: स्पार्कमधील चेकपॉइंट्स समजून घेणे .
मोठ्या प्रमाणावरील RDD प्रक्रियेसाठी MEMORY_AND_DISK स्टोरेजच्या फायद्यांसह, स्पार्कची स्थिरता आणि स्टोरेज पातळी ट्यूनिंगवर मार्गदर्शन देते: कार्यक्षमतेने स्पार्क चिकाटी ट्यूनिंग .

स्पार्क चेकपॉईंटिंग समस्या: चेकपॉईंट जोडल्यानंतरही त्रुटी का कायम राहतात