Hadoop与Spark在多个方面存在显著差异，这些差异使得它们各自适用于不同的应用场景。以下是它们的主要区别：
架构和实现原理
- Hadoop：基于MapReduce编程模型，数据需要存储在HDFS（Hadoop Distributed File System）中，计算时从HDFS读取数据，处理完毕后再写回HDFS。这种模型适合处理大规模批处理作业，但每次处理都需要读写磁盘，效率较低。
- Spark：采用内存计算模型，数据可以存储在内存中，减少了磁盘I/O操作，提高了处理速度。Spark支持更复杂的计算模型，如迭代计算和流式计算，适合需要高速数据处理和复杂分析的场景。
性能
- Hadoop：由于每次计算都需要读写磁盘，其处理速度相对较慢。
- Spark：通过内存计算大大提高了处理速度，官方基准测试显示，Spark的速度比Hadoop快近100倍。
适用场景
- Hadoop：更适合处理离线的静态大数据，如批量数据处理和离线分析。
- Spark：适用于需要实时数据分析和迭代运算的场景，如交互式数据分析和流式数据处理。
编程语言支持
- Hadoop：主要使用Java编程，但也支持其他语言如Python和Scala。
- Spark：提供了更广泛的编程语言支持，包括Java、Scala、Python和R，这使得它更容易被不同背景的开发者使用。
生态系统
- Hadoop：拥有较为完善的生态系统，包括Hive、HBase、Pig等工具，适合构建复杂的数据处理流水线。
- Spark：生态系统相对较小，但增长迅速，提供了Spark SQL、MLlib（机器学习库）和GraphX（图计算库）等模块，覆盖了批处理、流处理、机器学习和图计算等多种场景。
综上所述，Hadoop和Spark各有优势，选择哪个框架取决于具体的项目需求、数据处理类型以及开发团队的技能背景。