核心架构
Hadoop 是一种分布式计算框架，主要由 HDFS（分布式文件系统）和 MapReduce（批处理引擎）组成。它通过磁盘 I/O 完成数据的持久化存储和计算5。Spark 则是一种通用计算引擎，支持内存级别的数据处理，并兼容多种外部存储系统，包括 HDFS、S3 和 NAS 等2。
性能表现
由于 Spark 支持将中间结果缓存在内存中，减少了频繁的磁盘读写操作，因此在迭代式算法和实时性要求较高的场景下表现出更高的效率4。而 Hadoop 的 MapReduce 架构受限于磁盘 I/O，适合大规模离线批处理任务。
功能多样性
Spark 不仅具备强大的批处理能力，还扩展了流处理（Structured Streaming）、机器学习（MLlib）以及图计算（GraphX）等功能模块，适用于更广泛的应用场景5。相比之下，Hadoop 更专注于传统的批处理任务，其他功能通常依赖生态系统的补充工具完成。
使用灵活性
Spark 提供了 Scala、Python、Java 和 R 等多语言 API 接口，降低了开发门槛并提升了用户体验5。同时，其 DataFrame 和 Dataset 抽象简化了结构化数据的操作过程。Hadoop 虽然也有相应的支持，但在易用性和简洁性方面稍显不足。
集成能力
二者并非完全对立关系，实际上 Spark 很好地融入到了 Hadoop 生态之中——既可以运行在 YARN 上调度资源，又能直接访问 HDFS 存储的数据2。这种紧密的合作模式为用户提供了一个统一的大数据解决方案选项。
