Spark 比 MapReduce 快的原因：内存计算、优化和数据共享

Spark 比 MapReduce 快的原因有以下几点：

内存计算：Spark 将数据存储在内存中，而不是磁盘上。这使得 Spark 能够更快地读取和写入数据，从而提高处理速度。
运行时优化：Spark 使用 DAG（有向无环图）执行引擎来优化和执行作业。它可以在运行时做出更好的决策，如动态地选择最佳的执行计划和调整任务分配。这些优化可以显著提高作业的执行效率。
数据共享：在 MapReduce 中，每个阶段的中间结果都必须写入磁盘并从磁盘中读取。而在 Spark 中，中间结果可以在内存中共享，从而避免了磁盘 I/O 的开销，加快了计算速度。
迭代计算：Spark 提供了内置的支持迭代计算的功能。在迭代计算中，数据可以在内存中保持不变，从而避免了磁盘 I/O 的开销，并且可以在每次迭代中重复使用中间结果，进一步提高了处理速度。
基于任务的调度：Spark 使用任务调度器来执行作业。任务调度器可以将多个任务分配给同一个节点上的执行器，从而减少了数据传输的开销，并提高了作业的并行度。

总的来说，Spark 通过内存计算、运行时优化、数据共享、迭代计算和基于任务的调度等技术手段，提高了作业的执行效率，从而比 MapReduce 更快。