Atunci când joburile Spark cu comenzi de repartiție încă eșuează din cauza problemelor legate de shuffle, poate fi foarte enervant să întâlnești defecte Spark persistente chiar și după implementarea checkpointing. Gestionarea de către Spark a fazelor de amestecare și dificultățile de a rupe cu succes descendența RDD sunt adesea cauzele acestei greșeli. Aici, investigăm cum să construim joburi Spark robuste care pot procesa datele în mod eficient, reducând în același timp riscurile de eșec, combinând punctul de verificare cu tactici de persistență, configurații sofisticate și testare unitară.