从phoenix控制台运行查询的速度更快，但从Spark sql运行的查询速度

Question

我已将一个表从oracle数据库导入到hbase。我试图通过phoenix控制台访问它，此操作已成功完成。但是当我尝试执行一些查询（也包含子查询和分组依据）时，它从phoenix控制台执行的速度要快得多（对于35k记录几乎不需要花费12-13秒的时间），但是从spark sql不能执行（花费8-10 mins）。这是我如何通过sql上下文获取数据的示例：

String tableNames[]=new String[]{"table1","table2"}; 
Dataset<Row> df = null; 
SQLContext sqlContext = new SQLContext(this.getSparkContext()); 
for (int i = 0; i < tableNames.length; i++) { 

     df = sqlContext.read().format("jdbc").options(ImmutableMap.of("driver", "org.apache.phoenix.jdbc.PhoenixDriver", "url","jdbc:phoenix:"+zookeeperUrl, "dbtable", tableNames[i])).load();
     df.createOrReplaceTempView(tableNames[i]);

}

Dataset<Row> res = sqlContext.sql(query); 
res.show();//here it is taking a lot of time to execute

使用的配置：

Cluster with 3 nodes:1 master and 2 slaves
Master node:20gb
Slave nodes:12gb
Driver memory:4gb

尽管我的代码在相同的配置上运行，为什么我的代码要花几分钟的时间执行？

我还尝试使用spark.sql.shuffle.partitions在数据集上运行.show（）时最小化它正在创建的分区数，以使其执行较少的混洗次数，但未发现性能改进。