区别
- 数据处理模型
Hadoop：主要依赖 MapReduce 模型，计算分 Map（映射）和 Reduce（归约）两个阶段，中间结果常需写入磁盘，磁盘 I/O 操作频繁，数据处理速度相对受限，不过适合大规模数据的稳定批处理。
Spark：基于 RDD（弹性分布式数据集）抽象，提供更灵活多样的计算模型，支持多种操作，能充分利用内存进行计算，减少磁盘 I/O，在迭代计算等场景下效率优势明显，可快速完成复杂任务。
- 计算速度
Hadoop：因大量磁盘读写，尤其是处理复杂任务时多次磁盘数据交换，整体计算速度慢，处理海量数据时耗时较长。
Spark：凭借内存计算优势，在处理适合内存操作的数据任务时，速度比 Hadoop 的 MapReduce 快很多，更契合实时性要求高、需快速出结果的场景。
- 应用场景
Hadoop：侧重于大规模数据可靠存储及简单批处理，常用于大型互联网企业的日志存储分析、数据仓库 ETL（抽取、转换、加载）等周期性、对长期存储有要求的数据处理工作。
Spark：应用场景广泛，除高效批处理外，能满足交互式查询（如数据分析师实时查询分析）、流处理（实时监控数据流）、机器学习、图计算等不同需求，可处理复杂数据分析及多样化的数据结构。
- 编程接口
Hadoop：主要用 Java 编写 MapReduce 程序，虽支持其他语言但编程较繁琐，需深入理解 MapReduce 范式，编写 Mapper、Reducer 等组件相关代码，开发成本较高。
Spark：支持 Scala、Java、Python、R 等多种编程语言，API 简洁易用，可通过链式调用构建复杂逻辑，上手难度低，开发效率高。
联系
- 数据存储层
Spark 可以直接读取 Hadoop 中 HDFS 存储的数据，方便企业在已有 Hadoop 存储系统基础上，利用 Spark 计算能力处理数据，实现存储与计算的分离与协同。
- 生态融合
在实际大数据项目里，二者常共同构建生态体系。Hadoop 负责数据采集、存储等基础工作，Spark 在此之上进行更复杂高效的数据处理和分析，相互配合完成从数据收集到价值挖掘的全过程。
- 共同的开源社区与目标
它们都来自 Apache 基金会开源项目，目标都是为大数据处理提供高效、可靠、可扩展的解决方案，且社区不断有开发者参与完善，推动大数据技术在各行业的应用发展