Hadoop 和 Spark 都是分布式计算框架，但在处理模型、架构和用例方面存在显着差异。 Hadoop 依赖于使用 MapReduce 的基于磁盘的批处理模型，而 Spark 强调内存计算以获得更快的性能。 此外，Hadoop 包括其自己的分布式文件系统 (HDFS) 和资源管理器 (YARN)，而 Spark 侧重于处理并与外部存储系统集成。
核心区别在于它们的处理方法。 Hadoop 的 MapReduce 将任务分解为多个阶段，这些阶段在每个阶段之间从磁盘读取和写入磁盘，这使其适合大规模批处理作业，但对于迭代工作负载来说速度较慢。 例如，使用多个迭代训练机器学习模型需要在 Hadoop 中重复进行磁盘 I/O，从而增加延迟。 相比之下，Spark 使用弹性分布式数据集 (RDD) 将中间数据保存在内存中，从而使迭代算法（例如梯度下降）或交互式查询能够更快地运行。 如果内存有限，Spark 也可以溢出到磁盘，但与其 Hadoop 的磁盘密集型模型相比，其默认的内存方法可以显着降低延迟。
在架构上，Hadoop 是一个完整的生态系统。 HDFS 通过跨节点复制数据来提供容错存储，而 YARN 管理集群资源并调度任务。 然而，Spark 不包括自己的存储层，而是与 HDFS、云存储（例如 S3）或数据库集成。 它可以运行在 YARN、Mesos 等集群管理器上，也可以运行在独立模式下。 例如，一种常见的设置是使用 HDFS 进行存储，使用 Spark 进行处理，将 Hadoop 的可靠存储与 Spark 的速度相结合。 Spark 的统一引擎还通过 Spark Streaming 和 MLlib 等库支持各种工作负载（流式传输、SQL、机器学习），而 Hadoop 需要 Apache Hive 或 Mahout 等其他工具才能完成类似的任务。
性能和用例进一步区分了两者。 Hadoop 对于大规模、一次性批处理（例如，日志分析）具有成本效益，在这种情况下，延迟并不重要。 Spark 擅长迭代工作负载（机器学习）、近乎实时的处理（流式传输）和交互式数据探索。 例如，Spark 可以在亚秒级延迟内以微批处理方式处理流式数据，而 Hadoop 的 MapReduce 难以满足如此低的延迟需求。 然而，Hadoop 基于磁盘的方法可以处理比集群内存更大的数据集，如果管理不当，这可能是 Spark 的一个限制。 开发人员通常选择 Spark 是因为它的速度和更丰富的 API（Python、Scala、Java），而 Hadoop 对于优先考虑存储可靠性而非处理速度的传统系统或场景仍然适用。