Hadoop与Spark在数据传输效率方面各有优劣，具体比较如下：
Hadoop数据传输效率
- 基于磁盘的计算：Hadoop的MapReduce模型在处理大数据集时，由于每次操作都需要将中间结果写入磁盘，这一过程导致其数据传输效率相对较低。
- 高容错性与大数据处理能力：尽管效率不高，但Hadoop因其高容错性和强大的大数据处理能力，在处理PB级别数据时表现出色，成本效益高，且支持跨平台兼容性。
- 生态系统与社区支持：Hadoop拥有丰富的工具和库，如Hive、Pig、HBase等，以及庞大的开发者和使用者群体，技术支持和资源丰富。
Spark数据传输效率
- 基于内存的计算：Spark采用内存计算模型，数据在内存中迭代处理，大幅提高了数据传输效率。官方基准测试显示，Spark的速度比Hadoop快一百倍以上。
- 速度快与易用性：Spark因其快速的计算速度和易用性，在实时数据分析和机器学习等场景中表现优异。它提供了统一的API和编程模型，支持SQL、机器学习和图计算等多种数据处理需求。
- 内存依赖与配置复杂度：尽管Spark在数据传输效率上具有明显优势，但它对内存的需求较高，在大型数据集或高并发环境下可能会遇到内存限制。此外，Spark的配置选项对初学者来说可能不够友好，存在一定的配置复杂度。
综上所述，Hadoop和Spark各有千秋，选择哪个框架取决于具体的应用场景和需求。如果需要快速处理大数据并编写简洁的代码，Spark可能是一个更好的选择；而如果重视数据的容错性和稳定性，并且已经熟悉Hadoop生态系统中的工具，那么Hadoop可能更适合。