在Spark数据处理中，优化资源配置是提高效率和性能的关键。以下是一些优化资源配置的策略：
val logsDF = spark.read.parquet("path/to/user_logs") logsDF.write.partitionBy("year", "month").parquet("path/to/partitioned_logs")。val userDF = spark.read.parquet("path/to/user_data") userDF.cache()缓存频繁访问的数据集，减少数据读取的延迟。num-executors、executor-memory和executor-cores参数，确保资源充分利用。通过上述策略，可以显著提高Spark数据处理的速度和效率，同时降低资源浪费。
