Hadoop和Spark都是大数据处理框架，但它们的应用场景和优势有所不同。以下是它们的应用案例：
Hadoop应用案例
- 海量数据存储与处理：Hadoop的HDFS可以处理海量的结构化和非结构化数据，实现可靠的数据存储和高效的数据访问。
- 数据仓库与数据集成：结合Hive和Pig等工具，Hadoop可以构建大规模的数据仓库和数据集成系统，方便用户进行数据查询、分析和挖掘。
- 日志分析与异常检测：Hadoop平台可以结合日志分析工具，实时监控系统的运行状态，及时发现系统中的异常和问题，提高系统的稳定性和性能。
- 推荐系统与个性化推荐：Hadoop可以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，提高用户的满意度和购买转化率。
Spark应用案例
- 实时流处理：Spark Streaming能够实时处理来自工业设备的数据，帮助企业实现工业过程的监控、故障诊断和预测性维护，提高生产效率和产品质量。
- 金融分析：在金融行业，Spark被用于实时风险监控、交易分析、客户画像等场景，帮助金融机构优化金融产品和服务，提高金融业务效率。
- 医疗保健：Spark被用于基因数据分析、医疗影像处理、疾病预测等场景，帮助医疗机构优化医疗流程，提高医疗服务质量。
- 零售业：Spark能够实时处理来自销售数据、客户行为数据和社交媒体数据等零售场景的数据，帮助零售商实现商品推荐、库存管理、营销活动策划等零售业务。
Hadoop与Spark的比较
- 数据处理模型：Hadoop使用批处理模型，而Spark使用迭代计算模型，适用于需要多次读取数据的场景。
- 内存管理：Spark使用内存进行数据缓存和计算，处理速度更快。
- 处理效率：Spark在处理迭代计算和交互式查询等场景时效率更高。
- 生态系统支持：Hadoop拥有庞大的生态系统，包括HDFS、YARN和MapReduce等组件；Spark也有自己的生态系统，包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等。
选择Hadoop还是Spark取决于具体的应用需求和场景。