DataWorks请问这个该从什么方向去排查，我在EMR侧没有找到Spark相关的监控之类的？

当DataWorks任务拉起的jar包中获取SparkSession耗时较长时，可以从以下几个方面进行排查：

1. 检查EMR集群的配置是否正确。确保您已创建了正确的EMR实例，并且该实例已配置为支持Spark作业。
2. 在EMR侧，您可以使用EMR自带的监控工具来监控Spark应用程序的性能。虽然您提到没有找到Spark相关的监控，但EMR仍然提供了一些基本的监控功能，例如CPU利用率、内存利用率和磁盘IO等。
3. 检查您的代码是否存在性能瓶颈或错误。可能是某些操作导致了长时间的等待，例如网络请求、大量的数据转换或其他计算密集型任务。
4. 确保您的jar包中的所有依赖项都已正确打包并上传到DataWorks。有时，缺少或版本不正确的依赖项可能会导致应用程序运行缓慢。
5. 如果可能的话，尝试在本地环境中运行您的应用程序，以确定问题是否与特定的EMR环境有关。这可以帮助您更快地确定问题的根源。

要排查任务拉起 Jar 包耗时过长的原因，可以参考以下几种方法：

1. 检查 EMR 控制台的日志输出，以获取更多的诊断信息。
2. 使用 DataWorks 的性能分析功能。
3. 检查 Spark 配置，例如 executor 数量、JVM 优化参数等。
4. 检查集群资源分配情况，例如 CPU、内存和磁盘 IO 等。

如果在DataWorks中拉起的jar包中获取SparkSession耗时达到30分钟以上，可以从以下几个方面进行排查：

1. 检查集群状况：检查集群的CPU、内存、磁盘空间是否充足，是否有足够的资源供任务使用。
2. 检查Spark配置：检查Spark的配置是否合理，比如spark.driver.memory、spark.executor.memory、spark.shuffle.service.enabled等参数的设置是否合适。
3. 检查网络状况：检查网络状况是否良好，是否存在网络拥堵、延迟等问题。
4. 检查日志：查看Spark的日志文件，找出可能导致问题的原因。
5. 优化代码：优化Spark代码，避免不必要的计算和IO操作，减少Spark作业的运行时间。

当DataWorks任务拉起的jar包耗时长达30分钟以上时，可以采取以下措施进行排查：

1. 查看Spark UI：查看Spark Job的运行状态和日志，查看是否有异常和警告信息。
2. 分析作业日志：检查任务是否等待资源、是否出现了大量GC等。
3. 调整参数：例如增加Executor数量、增大堆内存和CPU资源。
4. 监控JVM内存和磁盘使用情况：使用Grafana或Prometheus等工具进行监控。

除此之外，你可以尝试使用Hadoop Yarn Web UI或Ambari UI查看节点的负载状况，以及CPU、内存等资源消耗情况。