1. IO操作
Spark是基于内存的计算，而Hadoop是基于磁盘的计算；Spark是一种内存计算技术。所谓的内存计算技术也就是缓存技术，把数据放到缓存中，减少cpu磁盘消耗。Spark和Hadoop的根本差异是多个任务之间的数据通信问题：Spark多个任务之间数据通信是基于内存，而Hadoop是基于磁盘。Hadoop每次shuffle操作后，必须写到磁盘，而Spark在shuffle后不一定落盘，可以cache到内存中，以便迭代时使用。如果操作复杂，很多的shufle操作，那么Hadoop的读写IO时间会大大增加。多个任务之间的操作也就是shuffle过程，因为要把不同task的相同信息集合到一起，这样内存的速度要明显大于磁盘了。
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MapReduce每次shuffle都必须写到磁盘中，而Spark的shuffle不一定写到磁盘中，而是可以缓存到内存中，
以便后续的其他迭代操作时直接使用。这样一来，如果任务复杂，需要很多次的shuffle才能完成，
那么Hadoop读写磁盘文件时花费在IO上的时间就会大大增加。
比如: select name,age from (select * from user where age >30 and age <40)
2. shuffer机制
通常每次MapReduce都会有一次shuffer;
而Spark基于RDD提供了丰富的算子操作,简单来说,spark遇到宽依赖才会出现shuffer。消除了冗余的MapReduce阶段
3. jvm优化
Hadoop每次MapReduce操作，启动一个Task便会启动一次JVM，基于进程的操作。而Spark每次MapReduce操作是基于线程的，只在启动Executor是启动一次JVM，内存的Task操作是在线程复用的。
mapreduce的任务它是以进程的方式运行在yarn集群中，比如一个job有1024个MapTask,
这个时候就需要开启1024个进程去处理这个1024个task,可是启动一个task便会启动一次JVM。
spark的任务它是以线程的方式运行在进程中，只在启动Executor进程时启动一次JVM。每次执行一个task，
都是复用Executor进程中的线程(Executor中维护着一个线程池)。JVM的每次启动，
都将会花费几秒甚至是十几秒的时间.如果task多了，基于进程的MR便会频繁的启动JVM，也就花费了大量启动JVM的时间。
但是也有例外，像select month_id,sum(salas) from T group by month_id这样的查询，只发生了一次shuffle操作（group by），
Spark需要创建线程池，此时，Hive HQL的运行时间也许比Spark还要块。
综上所述：Spark快主要是因为它对MapReduce操作的优化以及对JVM使用的优化.
但Spark快并不是绝对的，在某些情况下，也有MapReduce比Spark快的情况。
