Spark和Hadoop都是用于大數據處理和分析的開源框架，但它們在一些方面有一些區別和聯系。
區別：
- Spark是基于內存計算的框架，而Hadoop是基于磁盤的框架。這意味著Spark能夠更快地處理數據，因為數據可以在內存中進行計算，而不需要頻繁地讀寫磁盤。
- Spark提供了更豐富的API和更多的功能，包括實時流處理、機器學習和圖像處理等，而Hadoop主要用于批處理任務。
- Spark的執行引擎比Hadoop的MapReduce更加靈活和高效，能夠在同一個作業中結合多種計算模式。
聯系：
- Spark可以運行在Hadoop的HDFS上，可以直接讀取HDFS中的數據進行處理。
- Spark的集群管理器也可以和Hadoop的YARN集成，通過YARN來管理集群資源。
- Spark和Hadoop都適用于大數據處理和分析，可以相互補充使用，通過結合使用可以更好地處理不同類型的任務。
