Spark 和 Hadoop 的主要区别是什么?

Spark和Hadoop都是用于处理大数据的分布式计算框架，但它们在架构和适用场景上有一些不同。
数据处理方式：Hadoop使用磁盘存储和读取数据，而Spark使用内存计算，因此Spark处理数据的速度更快，特别是对于迭代式算法和交互式查询等需要重复读取数据的操作。
计算模型：Hadoop使用MapReduce计算模型，而Spark则使用基于内存的弹性分布式数据集（RDDs）计算模型。Spark的RDDs能够在内存中缓存中间结果，并可以随时重新计算缺失的数据，因此Spark比Hadoop在迭代式算法和交互式查询等场景下具有更好的性能。
适用场景：Hadoop适合用于批处理大规模数据，特别是对于处理离线数据和长时间运行的任务。而Spark则适合用于处理实时数据和迭代式算法，例如机器学习、图计算等。
语言支持：Hadoop主要使用Java编程语言，而Spark则支持多种编程语言，包括Scala、Java、Python和R等。
资源利用：Hadoop采用YARN调度器，它可以分配每个作业的资源，而Spark使用自己的资源调度器，它可以在多个应用程序之间动态地分配资源。
综上所述，Spark和Hadoop都是用于处理大数据的分布式计算框架，但它们在计算模型、适用场景和资源利用等方面存在一些不同。