大数据处理框架在数据处理速度、编程语言支持、生态系统等方面存在显著差异，同时它们之间也存在联系和互补性。以下是Hadoop与Spark的区别与联系：
Hadoop与Spark的区别
- 数据处理模型：Hadoop基于MapReduce模型，适合处理大规模批处理作业；Spark则基于内存计算，支持迭代计算和交互式查询，更适合实时数据处理和复杂计算任务。
- 处理速度：Spark的处理速度比Hadoop快，因为它可以将数据加载到内存中进行计算，而Hadoop需要将数据从磁盘中加载到内存中。
- 编程语言支持：Spark提供了更广泛的API支持，包括Scala、Java、Python和R等，而Hadoop主要使用Java。
- 生态系统：Hadoop拥有完整的生态系统，包括HDFS、MapReduce、YARN等组件；Spark虽然生态系统相对较小，但正在不断壮大，支持SQL查询、机器学习和图形处理等功能。
Hadoop与Spark的联系
- 集成与互补：Spark可以运行在Hadoop的HDFS上，并且可以与Hadoop的资源管理器YARN进行集成，这使得Spark可以充分利用Hadoop的存储资源和计算能力。
- 共同点：两者都是用于大规模数据处理的分布式计算框架，都支持MapReduce编程模型，并且都可以在廉价的商用硬件上运行。
综上所述，Hadoop和Spark各有优势，选择哪个框架取决于具体的应用场景和需求。在实际应用中，它们也可以结合使用，以发挥各自的优势。