Spark和Hadoop是大数据领域两个核心的开源框架，虽然功能有重叠，但设计理念和适用场景有显著差异。以下是它们的对比和联系：
1. 核心组件对比
| 特性 | Hadoop | Spark |
|---|---|---|
| 诞生时间 | 2006年（Apache） | 2014年（Apache） |
| 核心组件 | HDFS（存储）+ MapReduce（计算） | Spark Core（内存计算） |
| 扩展组件 | Hive, HBase, Pig, Sqoop等 | Spark SQL, MLlib, GraphX, Spark Streaming |
| 计算模型 | 批处理（磁盘迭代） | 批处理、流处理、机器学习、图计算（内存迭代） |
| 数据处理速度 | 慢（依赖磁盘I/O） | 快（内存计算，可达Hadoop的10-100倍） |
| 容错机制 | 数据副本（HDFS）+ 任务重试 | RDD血统（Lineage）机制 |
| 资源管理 | 依赖YARN/Mesos | 内置Standalone，也支持YARN/Kubernetes |
| API支持 | Java为主 | Scala、Java、Python、R |
2. 主要区别
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计算性能
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Hadoop MapReduce：每次计算需读写磁盘，适合高延迟的批处理。
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Spark：通过内存计算和DAG执行引擎优化迭代计算（如机器学习），显著减少I/O开销。
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适用场景
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Hadoop：超大规模数据离线处理（如日志分析、ETL），成本敏感型场景（依赖廉价磁盘）。
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Spark：需要低延迟或迭代的任务（如实时报表、图算法、流处理），但对内存资源要求高。
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生态定位
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Hadoop是存储+计算的生态基石（HDFS+YARN为核心）。
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Spark是计算引擎，可脱离Hadoop运行，但常与HDFS集成使用。
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3. 联系与协同
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存储依赖：Spark通常依赖HDFS作为底层存储（也可用S3等），两者在存储层互补。
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资源调度：Spark可运行在Hadoop YARN上，共享集群资源。
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生态整合：Hadoop生态工具（如Hive、HBase）可与Spark集成（如Spark SQL直接查询Hive表）。
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混合架构：常见架构组合是 HDFS（存储） + YARN（资源管理） + Spark（计算）。
4. 如何选择？
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选Hadoop：
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数据量极大且预算有限（依赖磁盘）。
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需要成熟的离线批处理生态（如Hive数仓）。
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选Spark：
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需要实时/近实时处理（如Spark Streaming）。
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迭代计算密集（如机器学习、图分析）。
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实际场景：许多企业会同时使用两者，例如用HDFS存储数据，用Spark处理数据，用YARN管理资源。
5. 发展趋势
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Hadoop：存储层（HDFS）仍不可替代，但MapReduce使用率下降，逐渐被Spark/Flink取代。
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Spark：成为大数据计算的默认选择，尤其在AI和实时场景中优势明显。
两者并非竞争关系，而是大数据生态中不同层次的解决方案。
