内存计算：Spark使用内存计算技术，可以将数据存储在内存中，避免了磁盘读写的开销，从而提高了计算速度。
DAG调度：Spark使用基于有向无环图（DAG）的任务调度模型，可以将任务划分为多个阶段，并在不同阶段之间进行优化和调度，减少了任务之间的依赖关系，提高了计算效率。
弹性分布式数据集（RDD）：Spark使用RDD作为基本的数据模型，可以在内存中缓存计算结果，并在需要重新计算时复用缓存数据，减少了计算的重复开销。
支持更多的计算模型：Spark支持更多的计算模型，如流式计算、图计算等，可以满足更多类型的计算需求，提高了计算的灵活性和效率。
更高效的数据处理：Spark提供了丰富的数据处理操作，如map、reduce、filter等，可以在内存中对数据进行高效处理，从而提高了计算速度。
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