spark和hadoop的区别？
Spark和Hadoop都是大数据处理领域中的框架，可以用于分布式存储、处理和分析大规模数据集。它们两者之间的区别如下：1. 处理模式：Hadoop是基于批处理模式的，通常应用于离线处理；而Spark则可以支持实时处理和批处理两种模式。
2. 计算速度：Spark的处理速度更快，因为它能够在内存中进行数据处理，减少了磁盘IO的开销，与之相比，Hadoop的处理速度较慢。
3. 存储方式：Hadoop使用分布式文件系统(HDFS)作为数据存储方式，而Spark则可以使用不同类型的数据存储系统，如HDFS、Cassandra、HBase等。
4. 数据处理：Hadoop采用MapReduce的编程模型来进行数据处理，而Spark则使用了更加高效和灵活的RDDs(Resilient Distributed Datasets) 实现，并且Spark还支持 SQL 查询和实时流处理。
总的来说，Spark适合于需要实时性处理的环境，而Hadoop则适合大批量离线处理。两者之间可以根据需要配合使用，发挥相应的优势。
Spark和Hadoop的区别在于它们处理大数据的方式不同。因为Hadoop最开始只提供了HDFS和MapReduce这两个组件，而且MapReduce的计算模型是批处理模型，需要在Map阶段和Reduce阶段之间读写HDFS，导致计算时间较长。而Spark基于内存计算的思想，使用了新的计算模型：弹性分布式数据集（RDD），这种计算模型通过内存缓存数据，可以直接在内存中进行各种计算、处理操作，大大加快了计算速度。就功能而言，Spark可以支持更多类型的应用程序开发，支持实时流处理、交互式查询和机器学习等领域，而Hadoop在大数据处理上具有很高的稳定性和可扩展性。
Spark和Hadoop有较大的区别。首先，Hadoop是一种分布式计算框架，而Spark是一种快速、通用、基于内存的计算引擎。其次，Hadoop主要用于批处理、离线计算，而Spark则多用于实时计算。另外，Spark相比于Hadoop有更快的计算速度和更低的延迟时间。因此，Spark在处理大规模数据处理和机器学习等领域具有更好的性能优势。从延伸的角度看，Spark和Hadoop都是大数据处理领域的重要技术，掌握它们对于从事相关工作的人士来说是非常必要的。同时，两者也可以结合使用，互为补充，在不同的场景下发挥各自的优势。
apark和hadoop既有区别也有关联
1 hadoop属于第一代数据处理平台，spark属于第二代
2 分布式计算，mapreduce运算模型，将计算分为两部分，1，map负责从上游拉取数据后各自运算。 2 ，reduce通过shuffle读取来的数据进行聚合计算
3区别 hadoop中一个运算job进行一次map-reduce的过程，而spark的一个job可以将多个map-reduce过程级联。