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数据处理模型

Hadoop 主要依赖于 MapReduce 进行分布式计算，这是一种基于批处理的编程范式2。MapReduce 将任务分为两个阶段：映射（map）和规约（reduce），适合大规模数据集上的复杂分析操作。然而，由于其设计本质，MapReduce 对迭代运算的支持较差。

相比之下，Apache Spark 提供了一种更高级别的抽象——弹性分布式数据集（RDDs）。它支持内存中的数据存储以及复杂的并行操作，从而显著提高了性能，尤其是在需要多次访问同一数据集的情况下1。这种特性使得 Spark 更加适用于机器学习算法和其他涉及频繁迭代的任务。

性能表现

在执行速度方面，Spark 明显优于传统的 Hadoop MapReduce 实现方式。这是因为 Spark 能够将中间结果保存到 RAM 中而不是磁盘上，减少了 I/O 开销。对于那些要求实时响应或者低延迟的应用场景来说，这一点尤为重要3。

生态系统集成度

除了核心框架之外，两者都拥有丰富的生态系统组件来满足不同需求。例如，在 Hadoop 平台上可以找到 Hive (SQL 查询引擎), Pig(scripting language)，Sqoop(data transfer tool) 等工具；而 Spark 则提供了 MLib(machine learning library), GraphX(graph processing framework) 及 Structured Streaming(streaming analytics solution)4 。这些扩展模块增强了各自平台的功能覆盖范围和技术适应能力。

部署灵活性

尽管最初版本的 Spark 是运行于独立集群之上，但现在也可以无缝地部署至 YARN 或 Mesos 上面作为资源管理器的一部分工作。这意味着如果企业已经投资建设了一个基于 HDFS 存储层加上 Yarn 调度系统的基础设施，则可以直接利用现有硬件设施启动新的 spark 应用程序而无需额外购置专用服务器群组5 。（注意这里提到的内容并未出现在给定引用列表里）

Python

from pyspark import SparkContext sc = SparkContext(appName="ComparisonExample") rdd = sc.parallelize([1, 2, 3]) result = rdd.map(lambda x: x * 2).collect() print(result)

此代码片段展示了如何使用 PySpark 创建简单的 RDD，并对其进行转换操作后再收集最终的结果集合。

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