区别
计算模式 ：
Hadoop ：基于 MapReduce 模型，数据处理依赖磁盘读写，任务分为 Map 和 Reduce 两个阶段，中间结果需写入磁盘，磁盘 I/O 成为性能瓶颈。
Spark ：采用内存计算，将数据存储在内存中，减少了磁盘读写开销，中间结果在内存中直接传递和处理，大大提高了计算速度。
性能表现 ：
Hadoop ：更适合大规模数据的批处理任务，在处理实时数据、迭代计算等场景下，性能欠佳。其性能受磁盘 I/O 限制，处理速度相对较慢。
Spark ：在迭代计算如机器学习、图计算等场景中性能优势明显，处理速度比特快，一般认为其内存计算速度比 Hadoop 的 MapReduce 快 100~1000 倍左右。
实时处理能力 ：
Hadoop ：本身不适合实时数据处理，主要面向离线批处理。
Spark ：提供了 Spark Streaming，可实现近实时的数据流处理，能高效处理实时数据。
编程模型与易用性 ：
Hadoop ：编程模型相对复杂，开发人员需熟悉分布式计算概念，编写 MapReduce 代码门槛较高。
Spark ：提供了丰富且简洁的 API，支持 Java、Scala、Python 和 R 等多种语言，编程模型更直观，易学易用，受到数据科学家和开发者青睐。
资源管理与调度 ：
Hadoop ：使用 YARN 作为资源管理和作业调度器。
Spark ：内置 Spark Standalone 资源管理和调度器，也可与 YARN、Mesos 等集成使用。
生态系统与组件 ：
Hadoop ：生态系统庞大，包含 HDFS、MapReduce、Hive、Pig、HBase 等组件，构成了完整的分布式计算和存储体系。
Spark ：拥有包括 Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX 等在内的完整生态系统，可处理多种数据和应用场景。
联系
数据存储 ：Spark 可以读取存储在 Hadoop 的 HDFS 中的数据进行计算，计算结果也能存储回 HDFS。HDFS 为 Spark 提供了高可靠、高可用的海量数据存储能力。
资源管理 ：Spark 可以运行在 Hadoop 的 YARN 资源管理器上，YARN 能统一管理集群资源，为 Spark 和 Hadoop MapReduce 等应用程序分配计算资源，提高集群资源利用率。
功能互补 ：在实际应用中，二者常结合使用。Hadoop 负责大规模数据的批处理和离线存储，Spark 则利用其内存计算优势，处理实时数据流、进行交互式查询和复杂的机器学习、图计算等任务。