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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