內存計算：Spark使用內存計算技術，可以將數(shù)據(jù)存儲在內存中，避免了磁盤讀寫的開銷，從而提高了計算速度。
DAG調度：Spark使用基于有向無環(huán)圖（DAG）的任務調度模型，可以將任務劃分為多個階段，并在不同階段之間進行優(yōu)化和調度，減少了任務之間的依賴關系，提高了計算效率。
彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）：Spark使用RDD作為基本的數(shù)據(jù)模型，可以在內存中緩存計算結果，并在需要重新計算時復用緩存數(shù)據(jù)，減少了計算的重復開銷。
支持更多的計算模型：Spark支持更多的計算模型，如流式計算、圖計算等，可以滿足更多類型的計算需求，提高了計算的靈活性和效率。
更高效的數(shù)據(jù)處理：Spark提供了豐富的數(shù)據(jù)處理操作，如map、reduce、filter等，可以在內存中對數(shù)據(jù)進行高效處理，從而提高了計算速度。
