Spark比Hadoop快的原因主要归结于其独特的计算模型、内存管理策略、以及任务调度方式。以下是详细介绍：
Spark比Hadoop快的计算模型
- 内存计算：Spark采用内存计算技术，将数据存储在内存中进行计算，避免了频繁的磁盘读写操作，从而大大提高了计算速度。
- DAG计算模型：Spark支持有向无环图（DAG）的计算模型，可以将多个任务组合为一个DAG，在一个计算流程中同时处理多个任务，优化了计算时间。
内存管理策略
- 内存优化：Spark具有灵活的内存管理策略，能够根据任务的需求动态分配内存，减少了内存浪费，提高了内存使用效率。
任务调度方式
- 基于线程的任务调度：Spark采用基于线程的任务调度方式，任务之间可以共享线程资源，减少了线程创建和销毁的开销，提高了任务执行效率。
其他优势
- 支持多种计算模型：Spark不仅支持批处理，还支持流处理、图计算等多种计算模型，能够满足不同场景下的计算需求。
- 生态系统：虽然Spark的生态系统相对年轻，但它已经拥有了一些重要的库，如用于机器学习的MLlib、用于图处理的GraphX等，这些库极大地丰富了Spark的功能。
综上所述，Spark之所以比Hadoop快，是因为它采用了内存计算模型、优化的内存管理策略、基于线程的任务调度方式，并支持多种计算模型，这些特点共同作用，使得Spark在数据处理速度上远超Hadoop。