Gdy zadania Spark z poleceniami ponownego partycjonowania w dalszym ciągu kończą się niepowodzeniem z powodu problemów związanych z tasowaniem, napotkanie trwałych błędów Sparka nawet po zaimplementowaniu punktów kontrolnych może być bardzo irytujące. Obsługa przez Spark faz tasowania i trudności w skutecznym przełamywaniu linii RDD są często przyczynami tego błędu. W tym artykule badamy, jak tworzyć niezawodne zadania Spark, które mogą efektywnie przetwarzać dane, jednocześnie zmniejszając ryzyko awarii, łącząc punkty kontrolne z taktyką trwałości, wyrafinowanymi konfiguracjami i testami jednostkowymi.