Spark速度快的主要原因包括以下几点：
内存计算：Spark将数据存储在内存中，并在内存中进行计算，避免了频繁的磁盘读写操作，大大提高了计算速度。
并行计算：Spark使用分布式计算框架，可以将数据分成多个分区，并在多个计算节点上并行计算，从而加快计算速度。
延迟评估：Spark采用“惰性求值”策略，延迟执行计算任务直到必须执行的时候，避免了不必要的计算，提高了性能。
内置优化器：Spark内置了多种优化器，包括查询优化器、Shuffle优化器等，可以对执行计划进行优化，提高计算效率。
总的来说，Spark通过内存计算、并行计算、延迟评估和内置优化器等多种方式，实现了高效的计算引擎，从而提高了计算速度。