哥们，这种慢到离谱的情况确实让人头大——10条数据都要跑35分钟，绝对不是数据量的锅，肯定是集群配置、代码逻辑或者Spark作业的某个环节出了问题。我帮你梳理几个核心排查方向：

你提到用谷歌云服务，配置是16...（比如16vCPU？），但光看机器总资源没用，得确认Spark的Executor配置是不是合理：

• 检查spark.executor.instances、spark.executor.cores、spark.executor.memory这几个关键参数。如果只开了1个Executor，哪怕机器是16核，也只能单线程跑，速度快得起来才怪。
• GCP默认的集群配置往往很保守，比如默认只有1个Worker节点，资源分配抠抠搜搜的，得手动调整Worker数量和每个Worker的资源配额。
• 另外要注意内存分配别太满，给系统留2-4G内存，避免频繁GC拖慢速度。

哪怕是10条数据，预处理阶段的冗余操作也能把时间拉满：

• 看看训练ALS之前有没有做不必要的全量Shuffle（比如join、distinct、groupBy这类宽依赖操作），这些操作哪怕数据量小，也会触发大量磁盘IO和网络传输。
• 有没有缓存（cache()/persist()）需要重复使用的数据集？比如如果你的特征数据集被多次引用却没缓存，Spark会反复重新计算，浪费时间。
• 确认ALS要求的(user_id, item_id, rating)三元组是不是都是整数类型。如果是字符串ID，Spark会自动做哈希映射，但如果映射逻辑没优化，也会产生额外开销。

虽然10条数据的话参数影响不会极端到35分钟，但还是要排查：

• rank（隐因子数量）是不是设得太大？比如设成几百甚至上千，会大幅增加矩阵分解的计算量。
• maxIter（迭代次数）是不是调得过高？默认是10次，要是设成50+，迭代成本也会直线上升。
• 有没有开启coldStartStrategy？不过这个主要影响预测阶段，训练阶段基本没影响。

这是最关键的一步——打开Spark集群主节点的4040端口（GCP上可以通过集群控制台跳转），看清楚到底是哪个阶段卡住：

• 是数据读取阶段耗时久？还是Shuffle阶段一直在等？还是模型迭代的某个Task跑不动？
• 看每个Task的执行时间，有没有某个Task特别慢（数据倾斜？），或者大部分时间都在等待资源（Executor不够？）。
• 翻日志有没有内存不足、GC频繁的警告，这些都是拖慢速度的常见元凶。

如果你是直接读GCS上的CSV/JSON文件，很可能是读取环节拖了后腿：

• 把数据集转成Parquet格式，Spark读Parquet的速度比CSV快好几倍，尤其是大文件场景。
• 如果是一堆小文件，Spark会生成大量小Task，调度开销极大。可以用coalesce()合并分区，或者提前把小文件合并成大文件再读取。

最后给个实操建议：就拿10条数据跑，同时盯着Spark UI，一步步拆解每个阶段的耗时，定位到具体慢的环节再针对性解决——比如读取慢就换存储格式，Shuffle慢就调Shuffle参数，资源不够就加Executor。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rsundhar