使用更高效的编程模型使用DataFrame/Dataset API代替RDD，因为前者提供了更高的优化级别。

增加内存、使用更快的CPU等，以提高Spark运行速度。

调整executor的数量和大小，设置合适的cache策略等。

对数据进行清洗、去重等操作，减少不必要的计算量。

在珠宝行业，Spark帮助我司快速分析销售数据，找出最受欢迎的产品和最有利可图的市场。通过机器学习算法预测未来的销售趋势，为决策提供依据。

在数字出版领域，Spark帮助我司快速处理大量的文本数据，提取出有价值的信息通过分析用户的阅读习惯，推荐他们可能感兴趣的书籍。