1、处理速度和性能 Spark扩展了广泛使用的MapReduce计算模型，支持循环数据流和内存计算。Hadoop进行计算时，需要从磁盘读或者写数据，同时整个计算模型需要网络传输，导致MapReduce具有高延迟的弱点。据统计，基于Spark内存的计算速度比Hadoop MapReduce快100倍以上，基于磁盘的计算速度也要快10倍以上。
2、Spark，是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
3、Spark是一个基于内存计算的开源集群计算系统，目的是更快速的进行数据分析。Spark由加州伯克利大学AMP实验室Matei为主的小团队使用Scala开发开发，其核心部分的代码只有63个Scala文件，非常轻量级。
4、Apache Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。
Spark是通用数据处理引擎，适用于多种情况。 应用程序开发人员和数据科学家将Spark集成到他们的应用程序中，以快速地大规模查询，分析和转换数据。 与Spark最频繁相关的任务包括跨大型数据集的交互式查询，来自传感器或金融系统的流数据处理以及机器学习任务。
Spark，是一种One Stackto rule them all的大数据计算框架，期望使用一个技术堆栈就完美地解决大数据领域的各种计算任务。Apache官方，对Spark的定义就是：通用的大数据快速处理引擎。
Spark和Hadoop是完全两种丛集。Spark是分散式计算框架，Hadoop是分散式计算/储存/排程框架。Spark可以无缝访问存在HDFS上的资料。 所以两个丛集如何搭建是没有关系的。Spark只关心如何访问HDFS，就是hdfs：namenode：port/能访问就行。 当然Spark作业提交到YARN那是另外一回事了。
Hadoop是分布式系统的基本框架，以可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理。Hadoop具有可靠性高、可扩展性高、效率高、容错性高、成本低等优点，是从事大数据相关工作的必备知识点。Spark：Spark是专门为大规模数据处理设计的快速通用的计算引擎，可用于完成各种运算，包括SQL查询、文本处理、机器学习等。
数据清洗：MapReduce作为Hadoop的查询引擎，用于大规模数据集的并行计算。数据查询分析：Hive的核心工作就是把SQL语句翻译成MR程序，可以将结构化的数据映射为一张数据库表，并提供HQL（HiveSQL）查询功能。Spark启用了内存分布数据集，除了能够提供交互式查询外，它还可以优化迭代工作负载。
1、因此，Spark并不会直接取代Hadoop，而是与Hadoop一起使用，以提高大数据处理的效率和性能。Spark和Hadoop可以根据数据的大小、种类、处理方式等因素进行选择和组合，以实现更好的处理效果。
2、Hadoop作为一个十多年的老品牌，在产品的采用方面并没有减缓下降的趋势，Spark也并没有做到真正取代Hadoop。空口无凭，下面我们从以下几个方面来分析一下Spark在未来的几年之内到底能不能真正的取代Hadoop。
3、Spark。Hadoop非常适合第一类基础分析，对于其他问题，较简单或者小型的任务都是Hadoop可解的，于是有了Spark，spark可以看做是大数据领域下一个数据处理的Hadoop的替代品。
4、属于下一代的spark肯定在综合评价上要优于第一代的hadoop。
5、Spark与Hadoop MapReduce在业界有两种说法 ：一是 Spark 将代替 Hadoop MapReduce，成为未来大数据处理发展的方向 ；二是 Spark 将会和 Hadoop 结合，形成更大的生态圈。其实 Spark 和 Hadoop MapReduce 的重点应用场合有所不同。
计算不同：spark和hadoop在分布式计算的具体实现上，又有区别；hadoop中的mapreduce运算框架，一个运算job，进行一次map-reduce的过程；而spark的一个job中，可以将多个map-reduce过程级联进行。
首先，Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施： 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。
spark和hadoop的区别 据我了解Spark和Hadoop都是大数据处理框架，但它们在处理方式和使用场景上有所不同。 Spark是一个内存计算引擎。Spark支持多种编程语言。它适用于实时数据处理和迭代计算任务。 Hadoop是一个分布式计算框架，主要用于处理海量数据。Hadoop适用于离线数据处理、批处理和数据仓库等场景。
Hadoop和Spark都是集群并行计算框架，都可以做分布式计算，它们都基于MapReduce并行模型。Hadoop基于磁盘计算，只有map和reduce两种算子，它在计算过程中会有大量中间结果文件落地磁盘，这会显著降低运行效率。
相同点都是基于MR的原理来实现的。不同点前者基于磁盘+内存，磁盘占得比重比较大，而后者侧重于内存+磁盘，内存占得比重比较大，这也是为什么Hadoop没spark速度快的根本原因，spark基于内存来做MR，而Hadoop侧重于落地到磁盘来做MR。
先说二者之间的区别吧。首先，Hadoop与Spark解决问题的层面不同。Hadoop和Apache Spark两者都是大数据框架，但是各自存在的目的不尽相同。Hadoop实质上更多是一个分布式数据基础设施： 它将巨大的数据集分派到一个由普通计算机组成的集群中的多个节点进行存储，意味着您不需要购买和维护昂贵的服务器硬件。
