Para optimizar las cargas de trabajo en Dataproc, es importante seleccionar el tamaño adecuado del clúster y el tipo de máquina virtual. Además, se pueden utilizar prácticas recomendadas de programación de Spark y Hadoop para optimizar el rendimiento de las aplicaciones. Google Cloud también ofrece herramientas de diagnóstico y rendimiento que pueden ayudar a identificar y resolver problemas de rendimiento.