Spark和Hadoop是大数据处理的两种不同的技术框架。下面是它们之间的一些区别：
数据处理模型：Hadoop使用批处理模型，而Spark使用即时处理模型。Hadoop将数据分成小的块，并使用MapReduce算法进行批量处理。相比之下，Spark使用弹性分布式数据集（RDD）和DAG（有向无环图）模型，可以实时处理数据。
内存使用：Hadoop将数据存储在磁盘上，并在每个计算任务的开始和结束时将数据写入和读取磁盘。而Spark在内存中维护数据，并利用内存计算来加快处理速度。这使得Spark比Hadoop更快。
处理速度：由于Spark可以将数据存储在内存中，并使用DAG模型进行计算，因此它比Hadoop更快。Spark还提供了多种高级功能，如内置的机器学习库和图计算库，可以进一步加速数据处理。
执行引擎：Hadoop使用MapReduce作为其主要执行引擎，而Spark使用Spark Core作为其执行引擎。Spark还提供了其他执行引擎，如Spark SQL、Spark Streaming和MLlib，以支持不同类型的数据处理任务。
生态系统：Hadoop有一个成熟的生态系统，包括HDFS（Hadoop分布式文件系统）、YARN（资源管理器）和各种工具和库。Spark也有自己的生态系统，包括Spark SQL、Spark Streaming、GraphX和MLlib等库。
总结起来，Hadoop适用于批量处理大量数据的场景，而Spark适用于需要更快速、实时处理大数据的场景，并且提供了更多的高级功能和执行引擎选项。