spark为什么比mapreduce快？Spark和MapReduce都是大数据处理领域的重要技术，两者都可以处理大规模数据集。然而，Spark在处理复杂任务的时候要比MapReduce更快，这主要有以下几个方面的原因：

　　1. 内存计算

　　MapReduce需要将所有的数据都保存在磁盘中，并且在进行计算时，需要将数据从磁盘中加载到内存中进行处理。这个过程会导致较长的时间延迟。然而，Spark使用了内存计算技术，大部分数据都可以在内存中进行处理，因此能够轻松地处理大规模数据，而且计算速度更快。

　　2. 并行处理

　　Spark在进行计算时，可以将一个单独的任务拆分成多个小任务并行处理。而MapReduce的计算过程通常是单个作业处理一批数据集，所以难以实现并行处理，无法充分利用CPU和硬件的性能。

　　3. 运行方式

　　MapReduce每次处理作业的时候都需要重新启动JVM，而Spark使用执行器(Executor)在集群上动态分配内存和CPU资源，减少了启动虚拟机的时间和开销，加快了处理速度。

　　4. 数据复用

　　在处理大数据时，重复使用数据对提高计算的效率有非常重要的作用，因此，Spark将数据持久化到内存或磁盘中以供后续的作业重用。这种数据复用的方法非常高效，使得Spark在处理复杂任务时更加高效。

　　总的来说spark为什么比mapreduce快，Spark和MapReduce都是优秀的大数据处理技术。然而，Spark采用的内存计算、并行处理、动态资源分配以及数据复用等技术，使得它在处理大规模、复杂的数据集时要比MapReduce快得多。这些技术的使用使得Spark非常适合于需要实时处理数据、迭代和交互计算的应用程序。这也是许多公司和组织采用Spark求解大数据分析问题的原因，例如图像识别、自然语言处理、社交网络分析和互联网广告推荐。