Spark程序可能会反复执行的原因主要包括以下几点：
任务失败重试：
Spark在任务失败时会进行重试，这是为了提高容错性。当任务执行失败时，Spark会重新调度任务执行，这可能导致结果多次保存到数据库中。
任务推测执行：
Spark支持任务推测执行（speculative execution），这是一种优化机制，通过启动任务的多个副本来猜测哪个任务会更快完成，从而提高整体性能。如果一个任务执行时间过长，Spark会启动一个推测任务，这可能导致同一任务被多次执行。
Stage和Job重试：
Spark也支持Stage和Job级别的重试。当一个Stage中的所有Task都失败时，Spark会重新执行整个Stage。同样，如果一个Job中的所有Stages都失败，Spark会重新执行整个Job。
日志和WAL机制：
Spark使用日志（WAL）机制来确保数据的持久性。在任务执行过程中，数据会被写入内存和磁盘，同时也会写入日志。如果任务失败，Spark可以通过日志恢复数据，这可能导致结果多次保存。
系统资源不足：
当系统资源（如内存、CPU）不足时，Spark任务可能会被频繁地杀死和重新启动，从而导致程序反复执行。
优先级问题：
Spark作业在较低优先级队列中运行时，可能会因为更高优先级的任务到来而被抢占，然后立即重新启动。这种反复的抢占和重启也可能导致程序反复执行。
UDF多次执行：
在使用Spark的UDF（用户定义函数）时，如果UDF被多次调用，可能会导致结果重复输出。为了避免这种情况，应该设计UDF为纯函数（pure function）。
调试和优化：
在开发过程中，可能需要反复执行相同的Spark作业来进行调试和优化，这也可能导致程序反复执行。
为了减少不必要的重复执行，可以通过配置Spark参数来控制重试次数和推测执行的行为，例如设置`spark.task.maxFailures`来限制任务的最大重试次数，或者通过配置`spark.speculation`来控制是否启用任务推测执行。此外，设计UDF时应注意其纯度，以避免不必要的重复计算。