Spark為什么就算不在內存跑也比MR快?

　　Spark相對于MapReduce(MR)在大數(shù)據(jù)領域中更快的原因有幾個方面：

　　1.數(shù)據(jù)處理模型

　　Spark使用了基于內存的計算模型，而MR則使用了基于磁盤的計算模型。在大數(shù)據(jù)處理過程中，磁盤IO往往是性能瓶頸之一，而內存操作速度更快。Spark將數(shù)據(jù)存儲在內存中，減少了磁盤IO的開銷，從而提高了數(shù)據(jù)處理速度。

　　2.數(shù)據(jù)共享

　　Spark通過彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDD)提供了內存中的數(shù)據(jù)共享機制。RDD是Spark的基本抽象，它將數(shù)據(jù)分割成邏輯上的分區(qū)，并可以在集群中的多個節(jié)點之間進行傳輸和共享。通過在內存中緩存RDD，Spark可以在不同的計算任務之間共享數(shù)據(jù)，避免了重復讀取和寫入磁盤的開銷，從而加快了數(shù)據(jù)處理速度。

　　3.運行時優(yōu)化

　　Spark具有自適應執(zhí)行和優(yōu)化功能。Spark可以根據(jù)數(shù)據(jù)和操作的特性動態(tài)地優(yōu)化執(zhí)行計劃。它可以在運行時對任務進行分析，并根據(jù)數(shù)據(jù)的特點進行動態(tài)調整，以最大程度地提高性能。這種優(yōu)化能力使Spark能夠更有效地利用資源，提高任務的執(zhí)行速度。

　　4.任務調度

　　Spark的任務調度器具有更低的延遲和更高的吞吐量。Spark的任務調度器可以將任務動態(tài)地分配給集群中的節(jié)點，根據(jù)節(jié)點的可用資源進行調度。這種動態(tài)任務調度機制可以更好地利用集群資源，提高任務的并行度和整體執(zhí)行效率。

　　綜上所述，Spark相對于MapReduce在大數(shù)據(jù)處理中具有更高的性能，主要得益于內存計算、數(shù)據(jù)共享、運行時優(yōu)化和任務調度等方面的優(yōu)勢。