如何减少胶水etl作业(Spark)实际开始执行所需的时间？

要减少胶水ETL作业（Spark）实际开始执行所需的时间，可以采取以下几个方法：

1. 数据预处理：在数据传输到Spark集群之前，对数据进行预处理，包括数据清洗、格式转换、数据压缩等操作，以减少数据传输的时间和网络带宽的占用。
2. 数据分区：将数据按照合适的分区策略进行划分，使得每个分区的数据量均衡，并且能够充分利用集群的计算资源，提高作业的并行度和执行效率。
3. 内存管理：合理配置Spark集群的内存参数，包括Executor内存、Driver内存、Executor内存分配比例等，以充分利用内存资源，减少磁盘IO操作，提高作业的执行速度。
4. 数据压缩：对于大规模的数据集，可以考虑使用压缩算法对数据进行压缩存储，减少磁盘空间的占用和数据传输的时间。
5. 并行度调优：根据集群的计算资源和作业的特点，合理设置Spark作业的并行度参数，包括分区数、Executor数量、Executor内存等，以充分利用集群资源，提高作业的执行效率。
6. 数据缓存：对于频繁访问的数据集，可以将其缓存在内存中，以减少重复的计算和IO操作，提高作业的执行速度。
7. 使用列式存储：对于大规模的数据集，可以考虑使用列式存储格式，如Parquet、ORC等，以提高数据的读取效率和压缩比，减少磁盘IO操作。
8. 调整任务调度策略：根据作业的特点和集群的负载情况，调整Spark作业的任务调度策略，如FIFO、FAIR等，以提高作业的执行效率。

腾讯云相关产品推荐：

• 腾讯云Spark：腾讯云提供的Spark云服务，支持大规模数据处理和分析，具备高性能和高可靠性。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/spark

请注意，以上答案仅供参考，具体的优化方法和腾讯云产品选择应根据实际情况和需求进行决策。