Spark 比 MapReduce（MR）快的原因可以总结如下：
内存计算：
- Spark 的核心设计是基于内存的计算模型，它将中间数据尽可能保留在内存中。这意味着在多次迭代或连续操作时，数据无需反复读写磁盘，从而显著减少I/O开销。
- 相比之下，MapReduce 的每个阶段之间都涉及到大量的磁盘读写操作，特别是shuffle过程中的排序和合并，这会导致显著的性能瓶颈。
DAG执行引擎：
- Spark 支持有向无环图（Directed Acyclic Graph, DAG）的任务调度模式，允许任务之间的依赖关系更复杂，多个操作可以在一个pipeline中连续执行而无需像MapReduce那样必须经过完整的map-reduce-shuffle流程。
- 在DAG模式下，Spark可以优化执行计划，避免不必要的数据重写，并支持流水线操作，使得计算更加高效。
高效的Shuffle机制：
- Spark 提供了多种shuffle策略，可以根据不同的应用需求灵活选择。其shuffle过程中可以选择是否进行排序和聚合，减少了不必要的计算量。
- 而MapReduce在shuffle阶段会强制执行分区、排序、分组等操作，这些操作对性能有一定影响。
Task执行粒度：
- Spark 中的任务粒度更细，它可以以线程级别的Task运行，这意味着在同一JVM进程中可以并发执行多个Task，降低了启动新进程带来的开销。
- MapReduce则使用多进程模型，每个MapTask和ReduceTask都需要单独的进程，进程创建和销毁的成本较高。
动态资源分配与缓存机制：
- Spark 支持动态资源分配，能根据当前作业的需求调整executor的数量和内存大小，提高资源利用率。
- Spark还提供了RDD（弹性分布式数据集）的缓存功能，对于常访问的数据可以存储在内存或磁盘上，以便后续快速访问。
API层级优化：
- Spark 提供了高级抽象层，如DataFrame和Dataset API，它们底层优化了数据处理逻辑，相比MapReduce原始的map和reduce函数，开发者能够用更简洁的方式表达复杂的转换逻辑，且Spark内部会对这些操作进行进一步优化。
综上所述，Spark通过减少I/O成本、优化任务调度、提供更灵活的计算模型以及一系列内核层面的优化，极大地提升了大数据处理的速度和效率，尤其在迭代式算法和交互式查询场景中表现更为突出。
