Spark比MapReduce更快的原因有哪些

内存计算：Spark将数据存储在内存中，减少了磁盘IO操作，提高了计算性能。

运行模式：Spark使用了DAG（有向无环图）执行引擎，可以优化任务执行顺序，减少不必要的数据传输和计算开销。

数据共享：Spark支持内存共享数据集，可以在不同任务之间共享数据，减少数据重复读取的开销。

运行方式：Spark采用了延迟执行（Lazy Evaluation）的方式，只有在需要结果时才执行计算，可以在一定程度上减少计算开销。

数据处理方式：Spark提供了更丰富的数据处理方式，例如RDD、DataFrame和DataSet等，可以根据不同的需求选择合适的数据处理方式，提高计算效率。