大数据集（数十亿行）时，使用Spark作业进行数据增强失败。

Spark 是一个分布式计算框架，用于处理大规模数据集。但在处理数十亿行的大数据集时，使用 Spark 作业进行数据增强可能会出现性能问题。

为了解决这个问题，可以采取以下方法：

1. 增加 Spark 集群的资源，例如增加节点、扩大内存等等，以提升计算能力。

2. 对数据进行分片处理。将数据分成多个小数据集，使每个 Spark 作业只处理少量数据，从而提高作业的性能。下面是一个 Spark 代码示例：

val data = ... // 读入原始数据，类型为 RDD

val partitions = data.repartition(100) // 按照100个分区进行分片

val enhancedData = partitions.mapPartitions(rows => {
  // 对每个分区中的数据进行增强处理
  val result = rows.map(row => {
    // 增强处理
  })
  result
})

// 将每个分区的增强结果合并为一个 RDD
val mergedData = enhancedData.coalesce(10)

这个示例中，我们将原始数据分成 100 个分区，并对每个分区进行增强处理。最后，我们使用 coalesce 方法将数据合并为 10 个分区，以提高性能。

3. 使用 SparkSQL 进行增强处理。SparkSQL 可以将 SQL 查询转换为 Spark 作业，可以更好地利用 Spark 集群的资源。下面是一个 SparkSQL 代码示例：

val data = ... // 读入原始数据，类型为 DataFrame

data.createOrReplaceTempView("raw_data")

val enhancedData = spark.sql("""
  SELECT ... -- 编写 SQL 查询语句，对原始数据进行增强处理
  FROM raw_data
""")

// 将增