Hadoop與Spark都是大數據處理框架，但它們各自適用于不同的場景。以下是它們的主要區別和應用場景：
Hadoop與Spark的主要區別
- 編程模型：Hadoop的MapReduce模型需要將計算過程轉化為Map和Reduce兩個階段，而Spark提供了更靈活的編程模型，支持多種數據集操作類型。
- 數據存儲：Hadoop的MapReduce計算時，中間結果存儲在本地磁盤中，而Spark將中間結果存儲在內存中，減少了磁盤I/O開銷。
- 數據處理速度：Spark基于內存計算，處理速度比Hadoop快得多，特別是在迭代算法和交互式查詢中表現出色。
- 生態系統：Hadoop擁有龐大的生態系統，包括Hive、Pig、HBase等工具，而Spark的生態系統相對較新，但也在不斷壯大，包括MLlib、GraphX、Structured Streaming等庫。
適用場景
- Hadoop：適用于大規模數據的離線批處理任務，如海量日志分析、數據倉庫構建等，這些場景對實時性要求不高。
- Spark：適用于大規模數據的實時計算和交互式分析任務，如實時推薦、欺詐檢測、在線廣告投放等，這些場景需要快速處理數據。
性能對比
- 在官方基準測試中，Spark比Hadoop快近10倍（批處理速度），內存中的數據分析速度則快近100倍。
選擇Hadoop還是Spark，取決于你的具體需求，包括處理速度、數據量大小、實時性要求以及生態系統支持等因素。
