如何在Spark 1.6.2下控制不断增长的调度程序延迟？

在Spark 1.6.2下控制不断增长的调度程序延迟，可以采取以下几个方法：

1. 调整资源配置：通过调整Spark集群的资源配置，可以有效控制调度程序延迟。可以增加Executor的数量，提高Executor的内存分配，以及调整任务的并行度等。这样可以提高集群的处理能力，减少调度程序的等待时间。
2. 数据分区优化：对于数据量较大的任务，可以考虑对数据进行分区，将数据分散到不同的Executor上进行处理。这样可以减少单个Executor的负载，提高任务的并行度，从而减少调度程序的延迟。
3. 缓存机制：对于频繁使用的数据，可以考虑使用Spark的缓存机制，将数据缓存在内存中，避免重复计算和IO操作。这样可以提高任务的执行效率，减少调度程序的等待时间。
4. 调整调度算法：Spark提供了多种调度算法，可以根据实际情况选择合适的调度算法。例如，可以使用FIFO调度算法，按照任务的提交顺序进行调度；也可以使用FAIR调度算法，根据任务的优先级进行调度。选择合适的调度算法可以提高任务的响应速度，减少调度程序的延迟。
5. 监控和调优：定期监控Spark集群的运行情况，包括任务的执行时间、资源的使用情况等。根据监控结果进行调优，及时发现和解决调度程序延迟的问题。

腾讯云相关产品推荐：

• 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：提供了大数据处理和分析的云服务，支持Spark等多种计算框架。详情请参考：腾讯云弹性MapReduce（EMR）
• 腾讯云云服务器（CVM）：提供了灵活可扩展的云服务器，可以用于搭建Spark集群。详情请参考：腾讯云云服务器（CVM）
• 腾讯云云数据库MongoDB：提供了高性能、可扩展的NoSQL数据库服务，适用于存储和处理大数据。详情请参考：腾讯云云数据库MongoDB

请注意，以上推荐的产品仅为示例，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。