Spark与Hadoop的对比如下：
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类型：Hadoop是一个基础平台，包含计算、存储、调度等功能。而Spark是一个分布式计算工具，主要专注于计算任务。
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场景：Hadoop适合用于大规模数据集上的批处理，而Spark更适合用于迭代计算、交互式计算和流计算。
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价格：Hadoop对机器要求较低，因此成本较为便宜。而Spark对内存有较高要求，相对来说成本较高。
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编程范式：Hadoop采用Map+Reduce的编程范式，API较为底层，算法适应性较差。而Spark采用RDD（弹性分布式数据集）组成DAG（有向无环图）的编程范式，API较为顶层，方便使用。
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数据存储结构：在Hadoop中，MapReduce的中间计算结果存储在HDFS（Hadoop分布式文件系统）的磁盘上，延迟较大。而在Spark中，RDD的中间运算结果优先存储在内存中，延迟较小。
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运行方式：Hadoop中的Task以进程方式维护，任务启动较慢。而Spark中的Task以线程方式维护，任务启动较快。
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计算速度：Spark的内存计算能力使其在数据处理速度上远超Hadoop。Spark的批处理速度比Hadoop快近10倍，内存中的数据分析速度比Hadoop快近100倍。
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容错性：Hadoop通过将数据存储在磁盘上来确保数据的持久性和容错性。而Spark通过RDD的特性，可以在内存中进行快速的数据恢复和计算，同时也能将数据存储到磁盘以保证数据的持久性。
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适用性：Hadoop适用于需要处理大规模数据、离线批处理和数据仓库等场景。而Spark更适合于需要实时处理数据、迭代算法和机器学习等场景[[12]()]。
Spark与Hadoop的主要联系如下：
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数据存储共享：Spark可以直接使用Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储和访问数据。Spark支持从HDFS中读取和写入数据，并可以利用HDFS的数据复制和容错机制来确保数据的可靠性。
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集群资源共享：Spark可以在Hadoop集群上运行，与其他Hadoop组件共享集群资源。这意味着可以在Hadoop集群上同时运行Spark作业和其他基于Hadoop的任务。
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生态系统整合：Spark与Hadoop的生态系统紧密结合，可以无缝使用Hadoop的各种组件和工具。例如，Spark可以与Hive、HBase、Pig、Sqoop等Hadoop生态系统中的工具进行集成，以方便数据处理和分析。
综上所述，Spark和Hadoop虽然在某些方面存在竞争关系，但更多的是互补关系。在实际应用中，往往会将两者结合起来使用，以充分发挥各自的优点。