Quando os trabalhos do Spark com comandos repartition ainda falham com problemas relacionados ao embaralhamento, pode ser muito irritante encontrar falhas persistentes do Spark mesmo após a implementação do checkpointing. A maneira como o Spark lida com as fases aleatórias e as dificuldades em quebrar com sucesso a linhagem RDD são frequentemente as causas desse erro. Aqui, investigamos como criar jobs robustos do Spark que podem processar dados de maneira eficaz e, ao mesmo tempo, reduzir os riscos de falha, combinando pontos de verificação com táticas de persistência, configurações sofisticadas e testes unitários.