首先澄清几个误区：
1：两者都是基于内存计算的，任何计算框架都肯定是基于内存的，所以网上说的spark是基于内存计算所以快，显然是错误的
2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数（相比于mapreduce计算模型而言），而不是shuffle次数，因为shuffle是根据数据重组的次数而定，所以shuffle次数不能减少
所以总结spark比mapreduce快的原因有以下几点：
1：DAG相比hadoop的mapreduce在大多数情况下可以减少磁盘I/O次数
因为mapreduce计算模型只能包含一个map和一个reduce,所以reduce完后必须进行落盘，而DAG可以连续shuffle的，也就是说一个DAG可以完成好几个
mapreduce，所以dag只需要在最后一个shuffle落盘，就比mapreduce少了，总shuffle次数越多，减少的落盘次数就越多
2：spark shuffle 的优化
mapreduce在shuffle时默认进行排序，spark在shuffle时则只有部分场景才需要排序（bypass技师不需要排序），排序是非常耗时的，这样就可以加快shuffle速度
3：spark支持将需要反复用到的数据进行缓存
所以对于下次再次使用此rdd时，不再再次计算，而是直接从缓存中获取，因此可以减少数据加载耗时，所以更适合需要迭代计算的机器学习算法
4：任务级别并行度上的不同
mapreduce采用多进程模型，而spark采用了多线程模型，多进程模型的好处是便于细粒度控制每个任务占用的资源，但每次任务的启动都会消耗一定的启动时间，即mapreduce的map task 和reduce task是进程级别的，都是jvm进程，每次启动都需要重新申请资源，消耗不必要的时间，而spark task是基于线程模型的，通过复用线程池中的线程来减少启动，关闭task所需要的开销（多线程模型也有缺点，由于同节点上所有任务运行在一个进行中，因此，会出现严重的资源争用，难以细粒度控制每个任务占用资源）
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