Spark 和 Hadoop 的区别是：1、数据处理模型不同；2、处理方式不同；3、内存管理不同；4、执行方式不同；5、生态系统不同；6、可靠性不同。Spark基于内存的数据处理模型，而Hadoop基于磁盘的数据处理模型。Hadoop使用MapReduce编程模型，Spark除了支持MapReduce编程模型，还支持RDD（弹性分布式数据集）编程模型。
一、Spark 和 Hadoop 的区别
Spark和Hadoop都是大数据处理框架，它们有以下区别：
1、数据处理模型不同
Spark基于内存的数据处理模型，而Hadoop基于磁盘的数据处理模型。因此，在处理速度方面，Spark相对于Hadoop更快。
2、处理方式不同
Hadoop使用MapReduce编程模型，Spark除了支持MapReduce编程模型，还支持RDD（弹性分布式数据集）编程模型。
3、内存管理不同
Spark使用内存管理技术来减少数据读写磁盘的次数，而Hadoop则依赖于HDFS存储系统。
4、执行方式不同
Spark是基于内存计算的，不需要在每个作业结束后将结果写回磁盘，而Hadoop需要将结果写回HDFS。
5、生态系统不同
Spark拥有更加丰富的生态系统，支持多种数据源和处理方式，可以更加灵活地满足不同需求，而Hadoop生态系统相对较为单一。
6、可靠性不同
由于Hadoop使用的是HDFS文件系统，具有高度的容错性和可靠性。而Spark则需要借助其他技术来实现数据的容错和可靠性。
延伸阅读：
二、什么是Hadoop
Hadoop是一个开源的大数据框架，是一个分布式计算的解决方案。Hadoop的两个核心解决了数据存储问题（HDFS分布式文件系统）和分布式计算问题（MapRe-duce）。
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构, 是一个存储系统+计算框架的软件框架。主要解决海量数据存储与计算的问题，是大数据技术中的基石。Hadoop以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行数据处理，用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。
以上就是关于Spark 和 Hadoop 的区别的内容了，希望对大家有帮助。
