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• 都是大数据处理框架：Hadoop 和 Spark 均是为处理海量数据而设计的框架，旨在帮助企业和组织高效地存储、管理和分析大规模数据集。
• Hadoop 为 Spark 提供基础：Hadoop 的 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）为 Spark 提供了可靠的底层数据存储。Spark 可以直接读取 HDFS 中的数据进行处理，同时，Hadoop 的 YARN（Yet Another Resource Negotiator）可以作为 Spark 的资源管理和调度器，为 Spark 作业分配计算资源。
• 功能互补：在实际的大数据处理场景中，Spark 和 Hadoop 常常结合使用。例如，先使用 Hadoop 的 MapReduce 进行大规模数据的初步处理和清洗，然后再将处理后的数据交给 Spark 进行更复杂、更快速的数据分析和机器学习任务。

• 对比

• 计算模型
  • Hadoop MapReduce：基于 “分而治之” 的思想，将任务分为 Map 和 Reduce 两个阶段，数据在不同阶段之间通过磁盘进行传输，适合处理大规模的批处理任务，但对于迭代式计算和交互式查询性能较差。
  • Spark：基于内存计算，数据可以在内存中进行缓存和处理，大大提高了计算速度，尤其适合迭代式计算、交互式查询和流计算等场景。它引入了弹性分布式数据集（RDD）的概念，提供了丰富的操作算子，使得数据处理更加灵活和高效。
• 应用场景
  • Hadoop：常用于大规模数据的批处理、数据仓库、ETL（Extract，Transform，Load）等场景，例如对海量日志数据进行离线分析，生成各种统计报表等。
  • Spark：除了批处理外，还广泛应用于实时数据处理、机器学习、图计算等领域。如在实时监控系统中，对实时流数据进行分析和处理；在推荐系统中，利用机器学习算法对用户行为数据进行分析，为用户提供个性化推荐。
• 性能
  • Hadoop：由于 MapReduce 的设计，在处理大规模数据时具有较高的容错性和可扩展性，但由于数据在磁盘上的频繁读写，导致其处理速度相对较慢。
  • Spark：基于内存计算的特性，使得它在处理速度上比 Hadoop 快很多，尤其是对于多次迭代的计算任务，Spark 可以将中间结果缓存于内存中，避免了重复的磁盘 I/O 操作，从而显著提高了性能。
• 编程模型
  • Hadoop：编程模型相对复杂，需要开发人员分别实现 Map 和 Reduce 函数，并且需要了解 Hadoop 的底层架构和数据处理流程。
  • Spark：提供了简洁的编程接口，支持多种编程语言，如 Scala、Java、Python 等。开发人员可以使用类似函数式编程的风格来处理数据，代码更加易读和维护。