请阐述Spark相较于MapReduce在运行时所展现的优势及其原因。

解答思路：

Spark比MapReduce运行快的原因是多方面的，涉及到计算框架的设计差异、内存计算优势、任务调度和并行化机制等方面。以下是简要的解答思路：

1. Spark的设计更加现代化，采用了弹性分布式数据集（RDD）和DataFrame抽象，能够更有效地处理大规模数据。
2. Spark采用了内存计算，避免了MapReduce中磁盘读写带来的性能瓶颈。
3. Spark具有更好的任务调度和并行化机制，能够更有效地利用集群资源。

接下来，可以针对以上几点进行详细阐述。

最优回答：

Spark比MapReduce运行快的主要原因包括：

1. 设计差异：Spark采用了更加现代化的计算框架，基于弹性分布式数据集（RDD）和DataFrame抽象，能够更有效地处理大规模数据。相比之下，MapReduce的计算模型较为固定，对于复杂的数据处理和计算需求可能不够灵活。
2. 内存计算优势：Spark采用了内存计算，能够将中间计算结果存储在内存中，避免了MapReduce中频繁读写HDFS带来的性能瓶颈。这使得Spark在处理迭代算法、图计算等需要多次访问数据的任务时具有显著优势。
3. 任务调度和并行化机制：Spark具有更好的任务调度和并行化机制，能够更智能地分配任务和资源，提高集群的利用率。此外，Spark还支持动态资源分配，能够根据任务的负载情况动态调整资源，进一步提高性能。