Spark和Hadoop都是大數據處理框架，但它們有不同的關注點和設計目標。
Hadoop是一個分布式存儲和計算框架，最初是用來處理大規模數據的。它包含了HDFS（Hadoop分布式文件系統）和MapReduce計算框架，可以處理大規模數據的存儲和計算需求。
Spark是一個快速、通用的大數據處理引擎，可以在內存中進行數據處理，相比Hadoop的MapReduce速度更快。Spark提供了更豐富的API和功能，可以支持更廣泛的數據處理任務，如實時數據處理、機器學習等。
雖然Spark和Hadoop都可以用來處理大數據，但它們通常是一起使用的。Spark可以運行在Hadoop集群上，利用Hadoop的分布式存儲和資源管理功能。用戶可以在Hadoop集群上使用Spark來進行更快速和更靈活的數據處理。
