Hadoop和Spark都是大數據處理框架，但它們在設計、功能和適用場景上有所不同。以下是它們的主要區別：
基本功能
- Hadoop：基于MapReduce算法的分布式計算與存儲框架。
- Spark：一個分布式計算框架，在MapReduce算法思想基礎上進行了擴展，更加高效。
計算原理
- Hadoop：MapReduce模型在計算過程中涉及到大量的磁盤IO操作，從而降低了處理速度。
- Spark：減少了對磁盤IO操作，將中間數據存儲在內存中，處理速度更快。
延遲高低
- Hadoop：是一個高延遲的計算框架，沒有交互模式。
- Spark：計算延遲較低，可以交互地處理數據。
離線與實時使用
- Hadoop：只能進行離線計算，不能處理實時任務。
- Spark：既可以處理離線任務，也可以處理實時任務。
部署成本
- Hadoop：對內存大小需求低于Spark，采用Hadoop的MapReduce進行離線計算，硬件成本相對低一些。
- Spark：是基于內存的分布式計算框架，對內存大小要求較高，所以硬件成本較高。
API豐富程度
- Hadoop：的原生Java API使用難度較大；但配合Hive一起使用后就很簡單了，通過HiveSQL降低了使用難度。
- Spark：在RDD的基礎上提供了多重API接口，并且支持多種語言，官方推薦使用SQL和Python，尤其是3.0開始的版本，并在3.2版本融合了Pandas，選擇更豐富。
生態系統
- Hadoop：擁有成熟的生態系統，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig等組件。
- Spark：生態系統不斷發展，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等組件。
選擇Hadoop還是Spark，取決于您的具體需求，包括數據規模、處理速度要求、實時性需求以及預算等因素。
