Hadoop和Spark都是大数据处理框架，但它们在设计、功能和适用场景上有所不同。以下是它们的主要区别：
基本功能
- Hadoop：基于MapReduce算法的分布式计算与存储框架。
- Spark：一个分布式计算框架，在MapReduce算法思想基础上进行了扩展，更加高效。
计算原理
- Hadoop：MapReduce模型在计算过程中涉及到大量的磁盘IO操作，从而降低了处理速度。
- Spark：减少了对磁盘IO操作，将中间数据存储在内存中，处理速度更快。
延迟高低
- Hadoop：是一个高延迟的计算框架，没有交互模式。
- Spark：计算延迟较低，可以交互地处理数据。
离线与实时使用
- Hadoop：只能进行离线计算，不能处理实时任务。
- Spark：既可以处理离线任务，也可以处理实时任务。
部署成本
- Hadoop：对内存大小需求低于Spark，采用Hadoop的MapReduce进行离线计算，硬件成本相对低一些。
- Spark：是基于内存的分布式计算框架，对内存大小要求较高，所以硬件成本较高。
API丰富程度
- Hadoop：的原生Java API使用难度较大；但配合Hive一起使用后就很简单了，通过HiveSQL降低了使用难度。
- Spark：在RDD的基础上提供了多重API接口，并且支持多种语言，官方推荐使用SQL和Python，尤其是3.0开始的版本，并在3.2版本融合了Pandas，选择更丰富。
生态系统
- Hadoop：拥有成熟的生态系统，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig等组件。
- Spark：生态系统不断发展，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等组件。
选择Hadoop还是Spark，取决于您的具体需求，包括数据规模、处理速度要求、实时性需求以及预算等因素。