內(nèi)存計(jì)算：Spark將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在內(nèi)存中，減少了磁盤IO操作，提高了計(jì)算性能。
運(yùn)行模式：Spark使用了DAG（有向無環(huán)圖）執(zhí)行引擎，可以優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行順序，減少不必要的數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算開銷。
數(shù)據(jù)共享：Spark支持內(nèi)存共享數(shù)據(jù)集，可以在不同任務(wù)之間共享數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)重復(fù)讀取的開銷。
運(yùn)行方式：Spark采用了延遲執(zhí)行（Lazy Evaluation）的方式，只有在需要結(jié)果時(shí)才執(zhí)行計(jì)算，可以在一定程度上減少計(jì)算開銷。
數(shù)據(jù)處理方式：Spark提供了更豐富的數(shù)據(jù)處理方式，例如RDD、DataFrame和DataSet等，可以根據(jù)不同的需求選擇合適的數(shù)據(jù)處理方式，提高計(jì)算效率。
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