Spark 为什么比Hadoop快

Spark SQL比Hadoop Hive快，是有一定条件的，而且不是Spark SQL的引擎比Hive的引擎快，相反，Hive的HQL引擎还比Spark SQL的引擎更快。
[color=red][b]其实，关键还是在于Spark 本身快。[/b][/color]

[color=red][size=large][b]Spark为什么快？[/b][/size][/color]

[b]1、消除了冗余的HDFS读写[/b]
Hadoop每次shuffle操作后，必须写到磁盘，而Spark在shuffle后不一定落盘，可以cache到内存中，以便迭代时使用。如果操作复杂，很多的shufle操作，那么Hadoop的读写IO时间会大大增加。

[b]2、消除了冗余的MapReduce阶段[/b]
Hadoop的shuffle操作一定连着完整的MapReduce操作，冗余繁琐。而Spark基于RDD提供了丰富的子操作，且reduce操作产生shuffle数据，可以缓存在内存中。

[b]3、JVM的优化[/b]
Hadoop每次MapReduce操作，启动一个Task便会启动一次JVM，基于进程的操作。[color=blue][b]而Spark每次MapReduce操作是基于线程的[/b][/color]，只在启动Executor是启动一次JVM，[b]内存的Task操作是在线程复用的。[/b]

[color=red][b]* task启动时间比较快，Spark是fork出线程；而MR是启动一个新的进程；[/b][/color]
[b]* 更快的shuffles，Spark只有在shuffle的时候才会将数据放在磁盘，而MR却不是。[/b]
* 更快的工作流：典型的MR工作流是由很多MR作业组成的，他们之间的数据交互需要把数据持久化到磁盘才可以；而Spark支持DAG以及pipelining，在没有遇到shuffle完全可以不把数据缓存到磁盘。
* 缓存：虽然目前HDFS也支持缓存，但是一般来说，Spark的缓存功能更加高效，特别是在SparkSQL中，我们可以将数据以列式的形式储存在内存中。


结论：Spark快不是绝对的，但是绝大多数，Spark都比Hadoop计算要快。这主要得益于其对mapreduce操作的优化以及对JVM使用的优化。