一、核心定位与架构差异
Hadoop
• 定位 ：分布式存储与计算的基础框架，核心解决海量数据的存储（HDFS）和离线批处理计算（MapReduce）问题，适合对实时性要求不高的大规模数据离线处理场景。
• 架构 ：
◦ HDFS（分布式文件系统） ：负责数据存储，通过分块（Block）和副本机制实现高容错性和扩展性，支持海量数据的长期存储。
◦ MapReduce ：离线计算模型，将任务拆解为 Map（映射）和 Reduce（归约）两个阶段，流程固定且依赖磁盘 IO，适合简单的批处理任务，但实时性较差、计算逻辑灵活性较低。
◦ YARN ：资源管理系统，统一调度集群资源，为计算任务分配 CPU、内存等资源。
Spark
• 定位： 分布式计算引擎，专注于快速处理和多场景支持，涵盖批处理、实时流处理、交互式查询、机器学习、图计算等多种场景，强调计算效率和灵活性。
• 架构：
◦ 核心组件 ：基于内存的分布式计算框架，通过弹性分布式数据集（RDD）抽象数据，支持 DAG（有向无环图）任务调度，可优化任务并行性并减少磁盘 IO，大幅提升计算速度（通常比 Hadoop 快 10-100 倍）。
◦生态扩展：集成 Spark SQL（结构化数据查询）、Spark Streaming（流计算，支持秒级延迟）、MLlib（机器学习库）、GraphX（图计算）等模块，形成一站式大数据处理平台。
二、关键特性对比
计算速度：
• Hadoop 依赖磁盘 IO，批处理速度较慢，适合离线场景（如 T+1 数据分析）。
• Spark 基于内存计算（数据可缓存至内存），显著减少 IO 开销，计算速度更快，尤其适合实时性或高性能计算需求。
任务类型支持：
• Hadoop 仅支持离线批处理任务，计算逻辑需严格遵循 MapReduce 的线性流程，难以处理复杂或交互式逻辑。
• Spark 支持多样化任务类型：批处理（Spark Core）、实时流处理（Spark Streaming）、交互式查询（Spark SQL）、机器学习（MLlib）、图计算（GraphX）等，适用场景更广泛。
数据处理模型：
• Hadoop 的 MapReduce 采用分阶段的线性处理模型（先 Map 后 Reduce），任务流程固定，灵活性较低。
• Spark 基于 DAG（有向无环图）模型，允许任务节点并行执行并动态优化流程，适合处理包含复杂依赖关系的计算任务（如迭代计算、多阶段数据清洗）。
资源管理与兼容性：
• Hadoop 依赖 YARN 作为资源管理器，管理集群资源分配。
• Spark 支持多种资源管理方式，可兼容 YARN、Mesos，也可使用自建的 Standalone 模式，适配性更强。
编程模型与开发门槛：
• Hadoop 的 MapReduce 需基于 Map 和 Reduce 函数编写代码，逻辑拆分较繁琐，开发门槛较高。
• Spark 提供更简洁的 API，支持 Scala、Java、Python 等多语言，以及 SQL-like 接口（Spark SQL），开发效率更高，尤其适合快速迭代的数据分析场景。
三、联系与互补场景
1. 技术栈互补与生态整合
◦ 存储层共享 ：Spark 无需独立存储系统，可直接读取 HDFS、HBase、Hive 等 Hadoop 生态的数据源，避免数据重复存储，降低架构复杂度。
◦ 资源管理兼容 ：Spark 任务可运行在 YARN 集群上，复用 Hadoop 的资源调度能力，实现计算与存储的解耦（如 "存算分离" 架构）。
◦ 生态协同 ：Hadoop 的生态组件（如 Hive、Pig）可与 Spark 无缝集成。例如，Hive 可将 Spark 作为计算引擎替代 MapReduce，提升查询性能；Spark 也可利用 Hive 的元数据管理能力处理结构化数据。
2. 典型应用场景分工
◦Hadoop 主导场景 ：
◦ 海量数据的低成本长期存储（如日志、历史档案）。
◦ 对实时性要求低、计算逻辑简单的批处理任务（如月度数据统计、离线 ETL）。
◦ Spark 主导场景 ：
◦ 实时数据分析（如电商实时交易监控、社交平台舆情分析）。
◦ 交互式查询（如用户即席数据报表生成、Ad Hoc 分析）。
◦ 复杂计算任务（如推荐系统模型训练、社交网络关系分析）。
3. 协同架构示例
◦ 离线分析优化 ：数据存储于 HDFS，通过 Spark 替代 MapReduce 执行计算任务，利用内存计算加速处理流程（如日志清洗、数据聚合）。
◦ 实时数据管道：Kafka 等消息队列接收实时数据，Spark Streaming 进行实时处理（如实时过滤、指标统计），结果存入 HBase 供实时查询，或写入 Hive 供离线分析，形成 "实时 + 离线" 混合处理链路。
四、总结
• 区别 ：
◦ Hadoop 是 "存储 + 计算" 一体化的基础框架，核心优势在于高容错性存储和大规模离线批处理，适合构建数据存储与离线处理的基础设施。
◦ Spark 是专注于计算的引擎，以速度、灵活性和多场景支持为核心优势，适合处理实时性、交互式或复杂计算任务。
• 联系 ：
◦ 两者并非竞争关系，而是互补。Spark 依赖 Hadoop 的存储生态（如 HDFS），并借助 YARN 实现资源调度；Hadoop 则通过 Spark 提升计算层性能，拓展应用场景。
◦ 在实际大数据架构中，常采用 "Hadoop 存储数据，Spark 负责计算" 的组合模式，共同覆盖数据存储、处理、分析的全生命周期。
发展趋势：随着大数据技术向实时性、智能化方向发展，Spark 在计算层的主导地位日益凸显，而 Hadoop 则更多作为底层存储和资源管理的基石，两者共同支撑企业级大数据平台的构建。