通常情况下，Spark Shuffle操作是Spark应用程序中的瓶颈之一。当发现Shuffle操作时间较长时，可以遵循以下步骤进行排查和修复。

1. 检查Shuffle分区大小是否足够。如果容量过小，可能会导致过多的Shuffle操作，令计算机无法及时处理，因此应该适当调整分区的容量。
2. 检查数据存储设置。Spark有许多选项可以显着提高性能，例如：复制系数，缓存策略等。调整这些设置有助于提高Shuffle的速度。
3. 使用专门的Shuffle优化工具调整Spark设置。例如Spark自带的Tungsten Shuffle委员会，可以帮助优化Shuffle操作。在优化后，长时间阻塞的Shuffle读取时间将会大大减少。

以下示例展示如何使用Tungsten Shuffle委员会优化Spark Shuffle：

import org.apache.spark.SparkConf
import org.apache.spark.SparkContext

object SparkShuffle {
    def main(args: Array[String]) {
        val conf = new SparkConf().setAppName("SparkShuffle").setMaster("local")
        val sc = new SparkContext(conf)
        
        // 加载数据
        val data = sc.textFile("data.txt")
        val words = data.flatMap(line => line.split(" "))
        val pairs = words.map(word => (word, 1))
        
        // Tungsten Shuffle优化
        sc.getConf.set("spark.shuffle.manager", "tungsten-sort")
        sc.getConf.set("spark.shuffle.compress", "true")
        sc.getConf.set("spark.shuffle.spill.compress", "true")
        sc.getConf.set("spark.shuffle.file.buffer", "128k")
        
        // 聚合操作
        val counts = pairs.reduceByKey(_ + _)
        
        counts.saveAsTextFile