Hadoop和Spark都是大数据处理领域的重要工具，它们各自具有独特的优势和适用场景。以下是它们的应用领域：
Hadoop的应用领域
- 大数据存储与处理：Hadoop的HDFS（Hadoop Distributed File System）能够存储PB级别的数据，适用于海量数据的存储和处理。
- 数据仓库：Hadoop结合Hive和Pig等工具，可以构建大规模的数据仓库，支持数据的多维分析和查询。
- 日志分析与异常检测：通过Hadoop平台可以实时监控系统的运行状态，及时发现系统中的异常和问题。
- 推荐系统与个性化推荐：Hadoop能够处理大规模的用户行为数据，通过数据分析和挖掘技术，实现个性化的推荐系统。
- 图像处理：使用Hadoop的MapReduce和HBase等工具，可以处理和分析大量的图像数据。
- 实时数据处理：通过Hadoop的Storm和Spark Streaming等工具，可以对实时数据进行处理和分析。
Spark的应用领域
- 大规模数据处理：Spark支持高并发和并行计算，适用于需要处理大规模数据集的场景。
- 实时数据处理：Spark的流处理功能可以实时处理数据流，适用于需要实时处理数据的场景，如实时推荐系统、实时监控等。
- 机器学习：Spark提供了强大的机器学习库（MLlib），可以用于构建和训练机器学习模型。
- 图计算：Spark提供了图计算库（GraphX），可以用于图数据的处理和分析，适用于需要进行大规模图数据处理的场景。
- SQL查询：Spark支持SQL查询，可以通过Spark SQL进行数据查询和分析，适用于需要进行复杂数据查询和分析的场景。
- 行业应用：Spark在金融、电子商务、广告和营销、电信和网络服务、医疗保健、制造业等行业有广泛应用。
综上所述，Hadoop和Spark各有优势，选择哪个工具取决于具体的应用需求和场景。