Sparkの容認機能は何ですか？

Sparkの耐障害性メカニズムは、ノードの障害やタスクの失敗をどのように処理して計算の信頼性を維持するかについての仕組みを指します。Sparkには、以下のような耐障害性メカニズムがあります。

1. RDDは、弾性分散データセットで、Sparkで使用される基本データ構造です。ノードが失敗した場合、RDDはデータパーティションを再計算することで、タスク全体を再起動することなく耐障害性と復元力を提供します。
2. Sparkには、checkpointやrepartitionなどのいくつかの容誤可操作が用意されており、これらの操作は障害発生時にデータを迅速に復旧するのに役立ちます。
3. データ永続化：スパークは、データをメモリやディスクに永続化することをサポートしており、ノードの障害が発生した際にデータを素早く復元できます。
4. タスクの再試行とエラーハンドリング：Sparkはタスクが失敗した場合に自動的に再試行したり、再スケジュールしたりすることで計算の連続性を確保します。

Sparkの耐障害性メカニズムにより、ノードの障害やタスクの失敗を処理し、計算の信頼性と正確性を確保できます。