Hadoop是一个分布式存储和计算框架，主要用于存储和处理大规模数据。而Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，能够在内存中高效执行任务。
Hadoop基于MapReduce编程模型，适合处理批处理任务，而Spark支持多种计算模型，包括批处理、流处理和交互式查询，具有更灵活的计算能力。
Spark的计算速度比Hadoop更快，因为Spark将数据存储在内存中，减少了磁盘读写开销，同时对于迭代计算和交互式查询等场景也有更好的性能表现。
Hadoop的生态系统更加成熟，拥有较为完整的组件和工具，而Spark的生态系统相对较新，但在快速发展中。
Spark提供了更丰富的API和内置的机器学习库，使得在大数据处理和机器学习方面更加便捷。
综上所述，Hadoop适合处理大规模批处理任务，而Spark适合需要高速数据处理和复杂计算的场景。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的框架或将它们结合使用。