正确答案是：B:较多迭代次数的短任务
专业分析：
1. **迭代计算的效率**：Spark相对于MapReduce的一个主要优势在于其内存计算能力。Spark能够将数据集缓存到内存中，从而在需要多次迭代访问数据时，显著提高计算效率。MapReduce每次迭代都需要从磁盘读取和写入数据，这对迭代次数较多的任务来说效率较低。
2. **任务长度**：Spark在处理短任务时的性能优势也比较明显。由于其内存计算和DAG（有向无环图）调度机制，Spark可以快速执行短任务，而MapReduce的启动和数据传输开销较大，短任务可能会受到这些开销的影响。
3. **长任务与短任务**：对于长任务，尤其是迭代次数较少的长任务，MapReduce的稳定性和容错机制可能更具优势，因为它是为大规模批处理设计的，适合处理需要长时间运行的任务。然而，对于迭代次数较多的短任务，Spark的内存计算和快速调度机制使其更具优势。
综上所述，Spark更适合处理较多迭代次数的短任务，因为它能够充分利用内存计算的优势，减少迭代间的数据读取和写入开销，从而提高整体计算效率。
