När Spark-jobb med ompartition-kommandon fortfarande misslyckas med shuffle-relaterade problem, kan det vara mycket irriterande att stöta på ihållande Spark-fel även efter implementering av checkpointing. Sparks hantering av shuffle-faser och svårigheterna att framgångsrikt bryta RDD-linje är ofta orsakerna till detta misstag. Här undersöker vi hur man bygger robusta Spark-jobb som kan bearbeta data effektivt och samtidigt minska riskerna för fel genom att kombinera checkpointing med uthållighetstaktik, sofistikerade konfigurationer och enhetstester.