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：

1. 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。
2. 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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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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