spark的job运行速度慢回答
分析过程：
第一个、分析时应该分析数据量小的时候还是数据量大的时候
如果是数据量小的时候，可能会出现任务卡住了，任务卡住可能有两种原因第一是调度器有问题（yarn有问题，可能是nodemanager挂掉了，他就没办法安排任务了，nodemanager的队列塞满了）还有一种可能就是spark引擎自身的问题，可能会发生内存泄露问题，泄露到hadoop底层环境，hadoop底层是java，你要去看java的gc（垃圾回收机制），可能是java的gc线程阻塞没办法启动gc，导致内存泄露
如果是数据量大的时候，可能会出现非平衡问题，就是数据倾斜问题
第二个、还有什么原因会导致呢，你的yarn调度的时候跟mapreduce是一样的，会经过map、suffle、reduce过程，出问题大概率在suffle过程，怎么解决？通过查看spark日志文件（进到sparkweb页面查看正在进行的work，看看有没有任务在partition或suffle里面，如果卡住了就要做suffle调优，可以通过spark.env里面把spark改成true，这就是所谓的推测式执行task）
第三个、操作很多个RDD步骤时，如果含有很多个空任务或小任务的情况下，会导致spark集群的性能下降
总结：
①spark的吞吐量，单一节点的吞吐量
②每一个步骤的RDD操作的空任务和小任务
③数据倾斜
④spark的序列化的时间较长
⑤suffle小文件多或分片数量过大
⑥suffle本身io时间偏长，因为gc进程进入了阻塞状态。
⑦map太多，reduce不够
⑧spark里面有个connect，如果你不断的往里面输入大量的结果，他也是会变慢的。
⑨单条记录它的开销大，也是导致spark变慢的原因
改进：
①如果有相同的RDD，使用同一个RDD（RDD持久化）
②做suffle的时候可以做一个预聚合
③改广播变量
④优化序列化的问题
⑤写程序的时候可以减少拆箱和装箱的过程
⑥做资源调优，修改spark的yarn，yarn有很多策略，最基本的filein和fileout这种先来先服务的队列结构，如果要修改的话，减可以用一种公平的借用原则去做（公司部门借人的例子）
⑦大规模的改suffle过程，在execute里面去改
⑧调整数据倾斜，尽量少用这种比较倾斜的分片来做
