Spark和MapReduce都是大数据处理的框架，但是Spark相对于MapReduce来说，有更快的速度。这主要是因为它拥有优秀的内存管理、任务调度和数据缓存功能。

首先，Spark使用内存而不是磁盘进行计算，这使得Spark能够在内存中存储和处理数据，从而避免了频繁地读写磁盘。相比之下，MapReduce需要将数据写入HDFS（Hadoop分布式文件系统）并从HDFS中读取数据，这会带来额外的IO操作和延迟。

其次，Spark采用了基于内存的RDD（弹性分布式数据集）模型，可以缓存数据以减少IO操作。RDD是一种可变的分布式对象，可以从被缓存的数据中创建，也可以通过转换算子对已有的RDD进行操作生成新的RDD，从而构建出复杂的数据处理流程。RDD不仅支持高效的MapReduce操作，还支持类似于SQL的查询语言和流处理等高级功能。

再者，Spark的任务调度机制也比MapReduce更高效。在MapReduce中，每个任务必须在完成前等待所有前置任务完成后才能开始运行，这可能导致任务之间存在长时间的依赖关系，降低了整个作业的并发度。而Spark利用DAG（有向无环图）调度，可以根据任务之间的依赖关系自动调度每个任务的执行顺序，提高了任务的并行度，从而加速了作业的处理速度。

最后，Spark提供了丰富的API和库，可以简化开发过程，提高开发效率。与MapReduce相比，Spark支持的语言更多，包括Java、Scala、Python和R等，在数据处理和机器学习方面具有更强大的功能和灵活性。同时，Spark的社区也很活跃，拥有大量的第三方库和扩展包，可以满足不同场景下的需求。

总之，Spark比MapReduce更快是因为它拥有优秀的内存管理、任务调度和数据缓存功能，并且提供了更丰富的API和库，可以更好地适应不同场景下的需求。