Spark比MapReduce快的主要原因如下：

　　內存計算：Spark使用內存計算，將數(shù)據(jù)緩存到內存中以便快速訪問，而MapReduce則將數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)結構：Spark支持彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDDs)，允許對數(shù)據(jù)進行多次處理，并在多個計算節(jié)點之間共享數(shù)據(jù)。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(shù)據(jù)分成更小的塊進行處理。Spark還可以動態(tài)調整并行度，以根據(jù)數(shù)據(jù)的大小和計算節(jié)點的數(shù)量進行自適應優(yōu)化。而MapReduce的并行度較低，只能使用固定數(shù)量的計算節(jié)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(guī)模數(shù)據(jù)處理和機器學習任務。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，因為它可以處理更大的數(shù)據(jù)集并具有更高的容錯性。