Hadoop是一個分布式存儲和計算框架，主要用于存儲和處理大規模數據。而Spark是一個快速、通用的大數據處理引擎，能夠在內存中高效執行任務。
Hadoop基于MapReduce編程模型，適合處理批處理任務，而Spark支持多種計算模型，包括批處理、流處理和交互式查詢，具有更靈活的計算能力。
Spark的計算速度比Hadoop更快，因為Spark將數據存儲在內存中，減少了磁盤讀寫開銷，同時對于迭代計算和交互式查詢等場景也有更好的性能表現。
Hadoop的生態系統更加成熟，擁有較為完整的組件和工具，而Spark的生態系統相對較新，但在快速發展中。
Spark提供了更豐富的API和內置的機器學習庫，使得在大數據處理和機器學習方面更加便捷。
綜上所述，Hadoop適合處理大規模批處理任務，而Spark適合需要高速數據處理和復雜計算的場景。在實際應用中，可以根據具體需求選擇合適的框架或將它們結合使用。
