spark进行map,join分worker数少的一些问题

1、fullouterjoin导致的分配worker少：

一开始

然后加coalesce（1000）

还是用的worker很少

然后调整join顺序，之前是（小数据）fullouterjoin(大数据)，把大小数据顺序调换，worker多了，执行变快

最后结果

2、flatmap导致的分配worker少：flatmap(...).saveAsTextFile()  改为 flatmap(...).coalesce(1000).saveAsTextFile()

3、一个问题，为什么失败的job也一直占着资源？