Apache Spark 2.0在作业完成时却花费很长时间结束怎么办

Apache Spark 2.0是一个分布式计算框架，它可以有效地处理大量数据，并且可以提供高性能的计算。然而，有时候Apache Spark 2.0在完成作业时会花费很长时间才能结束，这会影响作业的性能，并且会影响系统的整体性能。

针对Apache Spark 2.0作业花费很长时间结束的问题，可以采取以下措施来改善性能：

1. 优化程序：在编写Apache Spark 2.0的程序时，应该尽可能地优化程序，以便在可接受的时间内完成作业。应该尽可能减少不必要的程序操作，并且应该尽可能地提高程序的执行效率。

2. 使用更多的节点：使用更多的节点可以提高Apache Spark 2.0作业的执行速度，因为更多的节点可以分担更多的计算任务，从而减少作业完成所需的时间。

3. 使用更高性能的机器：使用更高性能的机器可以提高Apache Spark 2.0作业的执行速度，因为更高性能的机器可以更快地处理更多的数据，从而减少作业完成所需的时间。

4. 调整系统配置：调整系统配置可以提高Apache Spark 2.0作业的执行速度，比如可以调整内存大小，调整网络带宽，调整硬盘IO等，从而减少作业完成所需的时间。

5. 使用调优工具：可以使用一些调优工具，比如Spark Tuner，来检测Apache Spark 2.0作业的性能，并且可以根据检测结果来调整Apache Spark 2.0作业的参数，从而提高作业的执行效率，减少作业完成所需的时间。

以上就是关于Apache Spark 2.0作业花费很长时间结束的问题及解决方案的介绍。在实际应用中，可以根据实际情况，结合以上措施，来改善Apache Spark 2.0作业的性能，从而提高系统的整体性能。