Spark比MapReduce快的主要原因如下：

　　內(nèi)存計(jì)算：Spark使用內(nèi)存計(jì)算，將數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存中以便快速訪問，而MapReduce則將數(shù)據(jù)寫入磁盤，導(dǎo)致IO延遲和磁盤開銷。

　　DAG調(diào)度：Spark使用DAG(Directed Acyclic Graph)調(diào)度引擎，可以在內(nèi)存中構(gòu)建一個DAG，以避免重復(fù)計(jì)算和數(shù)據(jù)復(fù)制。而MapReduce使用簡單的Map-Shuffle-Reduce模型，不能充分利用資源，導(dǎo)致資源浪費(fèi)。

　　數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：Spark支持彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDDs)，允許對數(shù)據(jù)進(jìn)行多次處理，并在多個計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間共享數(shù)據(jù)。而MapReduce只能處理一次MapReduce操作，并將中間結(jié)果寫入磁盤，從而導(dǎo)致性能損失。

　　并行度：Spark的并行度更高，可以將數(shù)據(jù)分成更小的塊進(jìn)行處理。Spark還可以動態(tài)調(diào)整并行度，以根據(jù)數(shù)據(jù)的大小和計(jì)算節(jié)點(diǎn)的數(shù)量進(jìn)行自適應(yīng)優(yōu)化。而MapReduce的并行度較低，只能使用固定數(shù)量的計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理。

　　綜上所述，Spark具有更好的性能和靈活性，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。但是，MapReduce在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時仍然具有一定的優(yōu)勢，因?yàn)樗梢蕴幚砀蟮臄?shù)據(jù)集并具有更高的容錯性。