Spark和Hadoop是大數據處理的兩種不同的技術框架。下面是它們之間的一些區別：
數據處理模型：Hadoop使用批處理模型，而Spark使用即時處理模型。Hadoop將數據分成小的塊，并使用MapReduce算法進行批量處理。相比之下，Spark使用彈性分布式數據集（RDD）和DAG（有向無環圖）模型，可以實時處理數據。
內存使用：Hadoop將數據存儲在磁盤上，并在每個計算任務的開始和結束時將數據寫入和讀取磁盤。而Spark在內存中維護數據，并利用內存計算來加快處理速度。這使得Spark比Hadoop更快。
處理速度：由于Spark可以將數據存儲在內存中，并使用DAG模型進行計算，因此它比Hadoop更快。Spark還提供了多種高級功能，如內置的機器學習庫和圖計算庫，可以進一步加速數據處理。
執行引擎：Hadoop使用MapReduce作為其主要執行引擎，而Spark使用Spark Core作為其執行引擎。Spark還提供了其他執行引擎，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib，以支持不同類型的數據處理任務。
生態系統：Hadoop有一個成熟的生態系統，包括HDFS（Hadoop分布式文件系統）、YARN（資源管理器）和各種工具和庫。Spark也有自己的生態系統，包括Spark SQL、Spark Streaming、GraphX和MLlib等庫。
總結起來，Hadoop適用于批量處理大量數據的場景，而Spark適用于需要更快速、實時處理大數據的場景，并且提供了更多的高級功能和執行引擎選項。
