Spark程序CPU占用率高的原因可能有多种，以下是一些常见的原因及相应的解决方法：
数据倾斜
数据倾斜是指某些任务处理的数据量远大于其他任务，导致这些任务的执行时间过长，从而增加了CPU的负载。可以通过调整数据分区和处理逻辑来解决数据倾斜问题。例如，可以在数据处理前对数据进行预处理，以减少数据倾斜的发生。
Executor丢失
当Executor意外退出时，其上的任务需要重新调度到其他Executor上执行，这可能导致其他Executor上的任务数量激增，引发资源竞争，进而导致CPU占用率升高。可以通过监控Executor的运行状态，及时重启丢失的Executor来避免这种情况。
垃圾回收问题
如果系统资源不足，垃圾回收器可能会频繁启动，以清理不再使用的对象，这会占用大量CPU时间。可以通过调整Spark的内存配置和垃圾回收策略来减少垃圾回收对CPU的影响。
异常处理
当Executor失败时，Spark需要执行一系列的异常处理流程，如重新调度任务、分配资源等，这些操作可能会增加CPU的负载。可以通过优化异常处理逻辑，减少不必要的异常处理来降低CPU使用率。
资源竞争
在集群环境中，多个任务同时运行可能会导致资源竞争，从而影响CPU的使用率。可以通过调整任务的优先级和资源分配策略来减少资源竞争。
数据序列化
Spark程序中的数据序列化操作可能会占用大量CPU时间。可以通过优化数据序列化格式和策略来减少CPU的负担。例如，可以使用更高效的序列化库（如Kryo）来替代默认的Java序列化。
内存调优
如果Spark程序的内存使用率过高，可能会导致频繁的垃圾回收，从而增加CPU的负载。可以通过调整Spark的内存配置和内存管理策略来优化内存使用。
SQL语句优化
某些SQL语句可能会在执行过程中触发复杂的计算，导致CPU占用率升高。可以通过优化SQL语句，减少不必要的计算来降低CPU使用率。例如，可以避免使用复杂度较高的窗口函数和聚合操作。
监控和诊断
使用工具如jstack可以定位到JVM的执行逻辑，帮助找到CPU占用率高的具体原因。通过分析调用栈，可以找到是哪些方法或操作导致了CPU占用率升高，并针对性地进行优化。
通过以上方法，可以有效地降低Spark程序的CPU占用率，提高程序的执行效率。