（1）中间结果输出
基于MapReduce的计算引擎通常会将中间结果输出到磁盘上，进行存储和容错。 出于任务管道承接的考虑，当一些查询翻译到MapReduce任务时，往往会产生多个Stage，而这些串联的Stage又依赖于底层文件系统（如HDFS）来存储每一个Stage的输出结果。Spark将执行模型抽象为通用的有向无环图执行计划（DAG），这可以将多Stage的任务串联或者并行执行，而无须将Stage中间结果输出到HDFS中。 类似的引擎包括Dryad、Tez。
（2）数据格式和内存布局
由于MapReduce Schema on Read处理方式会引起较大的处理开销。 Spark抽象出分布式内存存储结构弹性分布式数据集RDD，进行数据的存储。 RDD能支持粗粒度写操作，但对于读取操作，RDD可以精确到每条记录，这使得RDD可以用来作为分布式索引。 Spark的特性是能够控制数据在不同节点上的分区，用户可以自定义分区策略，如Hash分区等。 Shark和Spark SQL在Spark的基础之上实现了列存储和列存储压缩。
（3）执行策略
在数据Shuffle之前花费了大量的时间来排序，Spark则可减轻上述问题带来的开销。 因为Spark任务在Shuffle中不是所有情景都需要排序，所以支持基于Hash的分布式聚合，调度中采用更为通用的任务执行计划图（DAG），每一轮次的输出结果在内存缓存。
（4）任务调度的开销
传统的MapReduce系统，如Hadoop，是为了运行长达数小时的批量作业而设计的，在某些极端情况下，提交一个任务的延迟非常高。Spark采用了事件驱动的类库AKKA来启动任务，通过线程池复用线程来避免进程或线程启动和切换开销。