Spark实现高效运算主要依靠以下几个方面的技术和机制：
内存计算：Spark将数据加载到内存中进行计算，利用内存计算能够加快数据处理速度，避免了频繁的磁盘读写操作。
分布式计算：Spark采用分布式计算模型，将数据分布存储在多台计算机的内存中，通过并行计算来加速处理速度。
惰性计算：Spark采用惰性计算机制，延迟执行计算任务，只有在需要结果的时候才会真正执行计算，避免了不必要的计算开销。
数据共享：Spark通过数据共享机制来减少数据重复加载和重复计算，提高数据处理效率。
基于RDD的数据抽象：Spark引入了弹性分布式数据集（RDD）的概念，将数据抽象成RDD，可以实现高效的数据并行处理。
宽依赖与窄依赖：Spark根据依赖关系划分任务的依赖关系，将任务划分为宽依赖和窄依赖，通过优化任务的依赖关系来提高计算效率。
总的来说，Spark通过内存计算、分布式计算、惰性计算、数据共享、基于RDD的数据抽象和优化任务依赖关系等技术和机制来实现高效运算，提高数据处理的速度和效率。
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