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对于较小的数据，Spark shuffle读取需要大量时间

的原因是因为Spark在处理数据时会进行shuffle操作，即将数据重新分区和排序。虽然对于较小的数据来说，shuffle操作的开销相对较大，但Spark仍然需要执行这一步骤来确保数据的正确性和一致性。

Shuffle是Spark中的一个关键操作，它在数据的不同分区之间进行数据的重新分配和重新排序。这个过程需要将数据从不同的节点上收集到一个节点上，然后根据指定的排序规则进行排序，最后再将数据分发到不同的节点上。这个过程涉及到大量的数据传输和排序操作，因此对于较小的数据来说，这种开销相对较大。

尽管如此，Spark仍然是一个强大的大数据处理框架，适用于处理大规模数据集。对于较小的数据，可以考虑使用其他更轻量级的数据处理框架，如Pandas、Dask等，以提高处理效率。

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相关搜索:从Pandas数据帧到Spark数据帧的转换需要大量的时间如果从多个MapR位置读取数据，spark shuffle是如何工作的？Spark shuffle write:为什么随机写入数据比从hdfs读取的输入数据大得多？与spark中的所有其他任务相比，最后2/3的任务需要大量的时间对于较小的数据集，收集要比第一次花费更多的时间计数和收集操作在空的spark数据帧上占用了大量时间数据库在spark中读取的执行时间对于处理时间戳上精确到微秒级的大量时间序列数据，有什么数据库建议吗？需要较小的GUID替代数据库ID,但对于URL仍然是唯一且随机的图片上传需要花费大量的时间保存在数据库中具有多个左连接的mysql查询需要花费大量时间来获取数据在Apache Hive中，具有大量外部表的数据库需要很长时间才能删除级联如何在使用spark批处理应用程序从亚马逊s3读取输入数据时读取每个文件的最后修改/到达时间为什么读取一些栅格数据并将其写入新的tiff需要花费这么多时间？

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Spark性能调优-Shuffle调优及故障排除篇（万字好文）

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干货 | 携程数据基础平台2.0建设，多机房架构下的演进

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Apache Spark3.0什么样？一文读懂Apache Spark最新技术发展与展望

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代达罗斯之殇-大数据领域小文件问题解决攻略

海量小文件问题是工业界和学术界公认的难题，大数据领域中的小文件问题，也是一个非常棘手的问题，仅次于数据倾斜问题，对于时间和性能能都是毁灭性打击。...另一个重要指标是数据吞吐量(Throughput)，指单位时间内可以成功传输的数据数量。对于大量顺序读写的应用，如VOD(VideoOn Demand)，则更关注吞吐量指标。...因此，访问一个文件需要经历至少3次独立的访问。这样，并发的小文件访问就转变成了大量的随机访问，而这种访问对于广泛使用的磁盘来说是非常低效的。...另外如果数据倾斜，导致大量的数据都shuffle到一个reduce，然后其他的reduce都会处理较小的数据量并输出小文件。 ?...第一个原因是大量小文件意味着大量的随机磁盘IO。磁盘IO通常是MapReduce性能的最大瓶颈之一，在HDFS中对于相同数量的数据，一次大的顺序读取往往优于几次随机读取的性能。

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