Spark比MapReduce快的主要原因如下：

　　内存计算：Spark使用内存计算，将数据缓存到内存中以便快速访问，而MapReduce则将数据写入磁盘，导致IO延迟和磁盘开销。

　　DAG调度：Spark使用DAG(Directed Acyclic Graph)调度引擎，可以在内存中构建一个DAG，以避免重复计算和数据复制。而MapReduce使用简单的Map-Shuffle-Reduce模型，不能充分利用资源，导致资源浪费。

　　数据结构：Spark支持弹性分布式数据集(RDDs)，允许对数据进行多次处理，并在多个计算节点之间共享数据。而MapReduce只能处理一次MapReduce操作，并将中间结果写入磁盘，从而导致性能损失。

　　并行度：Spark的并行度更高，可以将数据分成更小的块进行处理。Spark还可以动态调整并行度，以根据数据的大小和计算节点的数量进行自适应优化。而MapReduce的并行度较低，只能使用固定数量的计算节点进行处理。

　　综上所述，Spark具有更好的性能和灵活性，适用于大规模数据处理和机器学习任务。但是，MapReduce在处理大规模数据时仍然具有一定的优势，因为它可以处理更大的数据集并具有更高的容错性。