Spark與Hadoop是兩種不同的大數據處理框架，它們有以下幾點主要的區別：
- 數據處理方式：
- Hadoop是基于MapReduce的批處理框架，適用于處理大規模數據的離線處理任務。
- Spark是基于內存計算的分布式計算框架，支持多種數據處理方式包括批處理、實時處理、交互式查詢等，速度比Hadoop更快。
- 執行模型：
- Hadoop的MapReduce模型是基于磁盤讀寫的，對于迭代型算法或實時處理效率較低。
- Spark使用基于內存的數據處理模型，能夠將數據緩存在內存中提高計算性能，適合處理迭代算法或實時流數據。
- 調度器：
- Hadoop使用YARN作為資源管理和作業調度器，為不同類型的應用提供資源調度和管理。
- Spark內置了自己的資源管理和調度器，稱為Spark Standalone，也可以與YARN、Mesos等集成使用。
- 生態系統：
- Hadoop擁有龐大的生態系統，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、HBase等組件。
- Spark也逐漸形成了完整的生態系統，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等組件，與Hadoop生態系統可以互操作。
總的來說，Spark在性能、靈活性和易用性方面有優勢，適合處理更加復雜和實時的數據處理任務；而Hadoop則更適合傳統的批處理任務。
