Spark作业在Ubuntu上的性能瓶颈可能由多种因素导致，以下是一些常见的性能瓶颈及其分析方法：
top或htop命令查看CPU使用情况，找出占用CPU资源最多的进程。free -m命令查看内存使用情况，检查是否有内存泄漏或过度使用。spark.memory.fraction和spark.memory.storageFraction等参数。iostat命令查看磁盘I/O使用情况，找出I/O等待时间较长的进程。iftop或nethogs命令查看网络带宽使用情况，找出占用网络资源最多的进程。spark.executor.instances、spark.executor.memory等参数。spark.dynamicAllocation.enabled）来根据作业需求自动调整资源分配。要有效地分析和解决Spark作业在Ubuntu上的性能瓶颈，需要综合运用多种工具和方法，从多个角度对作业进行性能调优。
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