- 处理速度
- Spark：基于内存计算，能将数据缓存在内存中，因此在处理迭代式计算和交互式查询时，速度比 Hadoop 快很多。
- Hadoop：主要基于磁盘存储和 MapReduce 计算模型，数据在磁盘上频繁读写，导致处理速度相对较慢。
- 计算模型
- Spark：采用 DAG（有向无环图）执行引擎，可以优化整个作业的执行计划，支持多种计算模式，如批处理、流计算、交互式查询等。
- Hadoop：主要使用 MapReduce 计算模型，将任务分为 Map 和 Reduce 两个阶段，适用于大规模数据的批处理，但对于复杂的迭代计算和交互式查询支持不够灵活。
- 编程模型
- Spark：提供了丰富的 API，如 Scala、Java、Python 等，编程接口更加简洁和灵活，易于开发和维护。
- Hadoop：编程模型相对较为底层，基于 Java 实现，开发难度较大，尤其是对于复杂的业务逻辑。
- 应用场景
- Spark：适用于实时性要求较高的场景，如实时流计算、机器学习、交互式数据挖掘等。
- Hadoop：擅长处理大规模的批处理数据，如日志分析、数据仓库等。
联系
- 都是大数据生态系统的重要组成部分：Hadoop 是大数据领域的先驱，提供了分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce）的基础架构。Spark 则是在 Hadoop 的基础上发展起来的，利用 Hadoop 的 HDFS 作为存储系统，与 Hadoop 生态系统中的其他组件（如 Hive、HBase 等）可以很好地集成。
- 数据存储：两者都可以将数据存储在 HDFS 上。Hadoop 的 HDFS 为 Spark 提供了可靠的分布式数据存储基础，使得 Spark 可以处理大规模的数据。
- 在大数据处理流程中的协作：在实际的大数据处理场景中，通常会将 Hadoop 和 Spark 结合使用。例如，使用 Hadoop 的 MapReduce 进行数据的初步处理和清洗，然后将处理后的数据交给 Spark 进行更复杂的分析和计算。
