最近在忙一个Spark项目，本来信心满满，结果上手后发现一堆幺蛾子。我负责的那个数据处理任务，动不动就卡死，运行几十分钟就挂掉。一开始还以为是机器不行，调了内存参数也没用，整得我头大。

初始尝试的各种坑

我直接套用以前的代码结构，把数据加载进来就开始处理。结果数据量大点就直接崩了。反复检查日志，发现很多错误堆栈，比如Task失败或者什么资源耗尽。我手动重启任务N次，浪费了大半天时间，问题还是重复出现。

然后，我试着优化代码，比如换处理逻辑或者加些缓存。但一运行，程序跑得更慢了，有时候干脆卡在某个环节不动弹。同事提醒说可能数据分布问题，但具体啥意思我懵逼了。于是胡乱改点参数：

• 先调了分区数，从默认加到500，没用。
• 再砍队列资源，反倒任务排队更长了。
• 换SQL写法，写了个自定义函数试水，死机得更快了。

这一通瞎搞，项目进度拖后腿，老板都来催问咋回事。

深入扒拉细节

没办法，我只能硬着头皮从头开始。先仔细看输入数据，发现那个文件里很多重复键值，比如某个用户ID出现成千上万次，其他数据就少得可怜。这堆数据根本不平衡，导致任务分布偏了。我写个小脚本测试了下，结果验证了我的猜想：就是这货让任务挂了。

动手解决这个不平衡问题。我尝试重新分布数据，加点哈希函数分桶，手动平衡负载。运行后，部分任务变快了，但整体还是不稳定。又查文档翻了翻Spark内部机制，发现资源分配有bug。我把Executor配置调灵活点，让任务自动均衡压力。这一步反复折腾，debug了一整天，边改边运行，累得半死。

最终解决和收获

我整合前面的法子，重写代码逻辑。加上预聚合过滤那些垃圾数据，再优化分区策略。点运行按钮时，心跳加速，生怕又失败。结果任务秒起，一路丝滑跑完，耗时从几小时降到几分钟。整个项目总算搞定，问题根除。

事后一想，经验教训太重要了：不要光闷头编码，得多看数据本质。这趟实践让我长了记性，下次遇到类似难题，直接跳过弯路。做技术就是得摔跤才能站稳脚跟，大伙儿分享出来，少踩坑省时间。Spark开发别怕出乱子，慢慢磨总能出头。