大数据计算MaxCompute为什么 odps spark 任务运行那么慢, 正常sql在 odps sql 运行只需要十几秒, 在 spark 要四五分钟, 而且形同数据量 spark 写入表里的存储大小, 是 sql 写的 10倍大 ？![大数据计算MaxCompute为什么 odps spark 任务运行那么慢,？-[阿里云_云淘科技]](http://www.cnzhanzhang.com/wp-content/uploads/2023/12/20231229060250-658e610a555af.png)
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我理解这个不能这么比，底层运行机制、环境都不一样。SQL正常来讲是比较快，这是正常的。MaxComputeSQL的性能本身是要比spark快的，因为存储的问题。可以看一下1029和1030的对比。命令：desc extended sale_detail partition (sale_date=’2013′);![大数据计算MaxCompute为什么 odps spark 任务运行那么慢,？-[阿里云_云淘科技]](http://www.cnzhanzhang.com/wp-content/uploads/2023/12/20231229060251-658e610b40abf.png)
，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”
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这个问题可能有多种原因，以下是一些可能导致 ODPS Spark 任务运行缓慢的原因：
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数据类型转换：在将数据从 SQL 转换为 Spark 时，可能会发生数据类型转换。这可能会导致性能下降，因为 Spark 需要对数据进行额外的处理。
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分区和重分布：Spark 需要将数据分成多个分区进行处理，并且可能需要在不同的节点之间重新分配数据。这可能会导致性能下降，特别是在处理大型数据集时。
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缓存和持久化：Spark 使用缓存和持久化来提高性能，但这也可能会导致性能下降。如果缓存或持久化的数据量过大，或者缓存或持久化的级别过高，都可能导致性能下降。
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网络传输：如果 Spark 需要从远程节点获取数据，那么网络传输可能会成为瓶颈。在这种情况下，可以考虑使用本地模式或将数据复制到本地节点上进行处理。
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其他因素：还有其他一些因素可能会导致 Spark 任务运行缓慢，例如硬件配置、软件版本等。因此，建议仔细检查任务的配置和日志，以确定问题的根本原因。
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