简述Spark为什么比Hadoop速度快 ？

Apache Spark比Hadoop速度快的主要原因在于其内存计算的特性。Hadoop主要依赖于磁盘进行数据的存储和计算，而Spark则将数据存储在内存中，这使得Spark在处理数据时，特别是需要进行多次读取的场景，如迭代计算和交互式查询，能够显著减少I/O操作，从而提高处理速度。

具体来说，Spark的设计允许它在处理数据时将中间结果保存在内存中，而无需像Hadoop那样每次都需要将数据写回磁盘。这种内存计算的特性大大减少了数据处理的延迟，使Spark在处理大规模数据集时表现出更高的效率。

此外，Spark还具有高级API和优化的计算引擎，这使得开发者可以更加专注于应用逻辑本身，而无需过多关心底层分布式计算的细节。这种高级抽象和优化的计算模型也有助于提高Spark的处理速度。

因此，对于需要快速处理大规模数据集的场景，如机器学习、图计算和数据挖掘等，Spark通常比Hadoop更具优势。然而，需要注意的是，对于某些特定类型的任务，如批处理作业，Hadoop的MapReduce模型可能仍然具有竞争力。在选择使用Spark还是Hadoop时，需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。