1.2.1　快速

Spark 通过多种手段来追求速度。第一，近期硬件行业迎来了大幅提高 CPU 和内存性能并降低价格的大潮，而 Spark 的内部实现从中获益巨大。现在的商品服务器价格低廉、具备上百 GB 的内存、具有多处理核心，而且底层的类 Unix 操作系统能够充分发挥多线程和并行处理的能力。Spark 框架专门针对这些特点进行了优化。

第二，Spark 将查询计算构建为有向无环图（directed acyclic graph，DAG），然后用其 DAG 调度器和查询优化器构建出高效的计算图，图中每个节点一般可以分解为一组任务，在集群的工作节点上并行执行。

第三，Spark 的物理执行引擎 Tungsten 使用全局代码生成功能，以生成紧凑的代码用于执行（第 3 章将介绍 SQL 优化和全局代码生成功能）。

所有中间结果都保留在内存中，并且磁盘读写不多，这极大地提高了 Spark 的性能。