Spark中大表上的sparklyr sdf_collect和dplyr collect函数需要很长时间才能运行？

在Spark中，sparklyr sdf_collect和dplyr collect函数在处理大表时可能需要很长时间才能运行的原因有以下几个方面：

1. 数据量大：当处理的数据量非常大时，无论是使用sparklyr sdf_collect还是dplyr collect函数，都需要将整个数据集从分布式存储中收集到驱动节点上，这个过程需要消耗大量的时间和资源。
2. 网络传输延迟：在分布式计算中，数据通常存储在集群的不同节点上，而sparklyr sdf_collect和dplyr collect函数需要将数据从各个节点传输到驱动节点上，如果网络传输延迟较高，会导致函数运行时间延长。
3. 内存限制：当数据集的大小超过驱动节点的可用内存时，sparklyr sdf_collect和dplyr collect函数会触发数据溢出到磁盘的操作，这会导致额外的磁盘IO开销和性能下降。

为了改善这个问题，可以考虑以下几个方案：

1. 使用分页查询：如果只需要部分数据，可以使用分页查询的方式，逐页获取数据，而不是一次性获取全部数据。
2. 使用采样数据：如果数据集非常大，可以先对数据进行采样，获取一个较小的数据集进行分析和测试，以减少处理时间。
3. 优化代码逻辑：通过优化代码逻辑，减少不必要的计算和数据传输，可以提高函数的运行效率。
4. 增加集群资源：如果集群资源允许，可以增加计算节点的数量或者提升节点的配置，以提高整体的计算能力和并行处理能力。
5. 使用分布式数据处理框架：除了Spark，还可以考虑其他分布式数据处理框架，如Hadoop、Flink等，根据具体需求选择适合的框架。

对于Spark中大表上的sparklyr sdf_collect和dplyr collect函数的优化，腾讯云提供了一系列的云原生产品和解决方案，例如：

• 腾讯云Spark：腾讯云提供了托管的Spark集群服务，可以根据实际需求弹性扩展计算资源，提供高性能的数据处理能力。详情请参考：腾讯云Spark产品介绍
• 腾讯云数据仓库（CDW）：腾讯云提供了高性能、弹性扩展的数据仓库服务，可以用于存储和分析大规模数据。CDW支持Spark等多种计算引擎，可以提供更高效的数据处理能力。详情请参考：腾讯云数据仓库产品介绍
• 腾讯云弹性MapReduce（EMR）：腾讯云提供了弹性、高可靠的大数据处理服务，支持Spark等多种计算引擎，可以快速处理大规模数据。详情请参考：腾讯云弹性MapReduce产品介绍

通过使用腾讯云的云原生产品和解决方案，可以提高Spark中大表上的数据处理效率，加快sparklyr sdf_collect和dplyr collect函数的运行速度。