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spark SAVEASTEXTfile耗费大量时间- 1.6.3

Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的计算。它提供了高效的数据处理能力和易于使用的API，可以在大规模集群上进行并行计算。

SAVEASTEXTfile是Spark中的一个操作，用于将数据集保存为文本文件。然而，在Spark 1.6.3版本中，使用SAVEASTEXTfile操作可能会耗费大量时间的原因有以下几点：

数据量过大：如果保存的数据集非常庞大，保存为文本文件可能需要较长的时间。这是因为文本文件保存时需要将数据转换为文本格式，并写入磁盘，这个过程可能会消耗较多的时间。
网络传输延迟：如果Spark集群中的节点之间的网络传输速度较慢，保存数据集时会增加网络传输的时间。特别是在分布式环境下，数据需要从多个节点传输到保存文件的节点，网络传输延迟可能会成为耗时的主要因素之一。

针对这个问题，可以考虑以下优化措施：

使用更高效的文件格式：文本文件格式在保存大规模数据集时可能效率较低。可以考虑使用更高效的文件格式，如Parquet、ORC等。这些文件格式可以提供更好的压缩率和查询性能，从而减少保存时间。
调整集群配置：可以通过增加集群的计算资源（如CPU、内存）来提高计算速度。此外，优化网络配置和调整网络带宽也可以减少网络传输延迟。
数据分区和并行度：将数据集进行合理的分区，可以提高保存速度。可以根据数据集的大小和集群的计算资源来确定分区数，以充分利用集群的并行计算能力。
使用持久化缓存：如果数据集需要多次使用，可以将其缓存在内存中，以减少重复计算和IO开销。可以使用Spark的持久化机制，如cache()或persist()方法。

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还记得之前的文章《Spark RDD详解》中提到，Spark RDD的缓存和checkpoint是懒加载操作，只有action触发的时候才会真正执行，其实不仅是Spark RDD，在Spark其他组件如...像我们常用的算子map、flatMap、filter都是transformation算子，而collect、count、saveAsTextFile、countByKey、foreach则为action...咱们来假设一种情况：假如Spark中transformation直接触发Spark任务！那么会产生什么结果呢？ 1....导致map执行完了要立即输出，数据也必然要落地（内存和磁盘） 2. map任务的生成、调度、执行，以及彼此之间的rpc通信等等，当牵扯到大量任务、大数据量时，会很影响性能看到这两点是不是很容易联想到...对于分布式任务，如果存在聚合操作的话往往都是要进行shuffle的 2．相对于reduceByKey，groupByKey没有预先聚合，而是直接将相同key的value进行分组然后再聚合造成shuffle耗费严重

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