答案: Spark处理CSV数据的速度可能受到多种因素的影响，包括数据的大小、数据的分布情况、集群的规模和配置、以及代码的优化情况等。如果处理百万数据的速度太慢，可以考虑以下几种优化方法：
使用缓存：如果需要多次使用同一数据集，可以使用Spark的缓存功能来加速读取速度。
减少数据的读入：如果只需要处理特定的数据，可以使用Spark的数据过滤功能来减少读入的数据量。
增加集群的规模：如果数据量很大，可以增加集群的规模，以加速数据处理速度。
代码优化：检查代码是否有性能瓶颈，并进行优化。
使用更高效的数据格式：如果CSV格式不够高效，可以考虑使用更高效的数据格式，如Parquet或ORC。
如果仍然无法解决问题，建议寻求更详细的帮助。