spark性能优化 求解
问题描述最近公司的一个新需求，两路数据源。一个大小140G左右，一个30G左右，进行感知关联。
spark处理的小时级别的任务，执行时间过长，发现是stage1 shuffle阶段的时间过长。该阶段是进行关联key，然后算法处理的过程。
算法的处理是一些门限的判断、过滤、求和等，自我感觉没什么可优化的。
spark任务执行的性能参数都有调整过，对任务执行的时间影响也不大。
数据质量也检查过，做了一下处理，排除了这个问题。
yarn top中发现pengding占用过多，因为处理的是全省的数据，关联key的体量会很大，
个人推测是在stage1阶段，产生的小文件过多导致的。
目前我的想法是在flatMap前做小文件合并处理，不知道是否具有可行性。想请教一下大家，
或者大家有遇见过相似的情况嘛？是如何解决的。
