更快的數據處理速度：Spark使用內存計算和彈性數據集（RDD）的概念，使得數據處理速度比Hadoop更快。
更廣泛的數據處理功能：Spark支持更多類型的數據處理操作，包括流處理、機器學習、圖形處理等，而Hadoop主要用于批處理。
更好的容錯性：Spark的RDD可以容忍節點故障，而Hadoop需要重新計算整個作業。
更方便的編程接口：Spark提供了更靈活和方便的編程接口，如Spark SQL、Spark Streaming等，使得開發人員可以更輕松地進行數據處理。
更低的資源消耗：由于Spark使用內存計算，可以減少對硬盤的讀寫頻率，從而減少資源消耗。
