Spark比MapReduce快的主要原因如下：
內存計算：Spark使用內存計算，將數據緩存到內存中以便快速訪問，而MapReduce則將數據寫入磁盤，導致IO延遲和磁盤開銷。
DAG調度：Spark使用DAG(Directed Acyclic Graph)調度引擎，可以在內存中構建一個DAG，以避免重復計算和數據復制。而MapReduce使用簡單的Map-Shuffle-Reduce模型，不能充分利用資源，導致資源浪費。
數據結構：Spark支持彈性分布式數據集(RDDs)，允許對數據進行多次處理，并在多個計算節點之間共享數據。而MapReduce只能處理一次MapReduce操作，并將中間結果寫入磁盤，從而導致性能損失。
并行度：Spark的并行度更高，可以將數據分成更小的塊進行處理。Spark還可以動態調整并行度，以根據數據的大小和計算節點的數量進行自適應優化。而MapReduce的并行度較低，只能使用固定數量的計算節點進行處理。
綜上所述，Spark具有更好的性能和靈活性，適用于大規模數據處理和機器學習任務。但是，MapReduce在處理大規模數據時仍然具有一定的優勢，因為它可以處理更大的數據集并具有更高的容錯性。
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