介绍一下Hadoop、Spark等大数据处理框架怎么处理数据的？

Hadoop和Spark是两个常用的大数据处理框架。它们都可以用于处理海量数据，并且具有并行处理能力。

Hadoop是一个基于分布式系统的框架，它的核心组件包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce。HDFS是一个分布式文件系统，能够将大文件切分成多个块，并将这些块分散存储在集群的多台机器上。MapReduce是一种编程模型，可以将大规模数据集分成很多小的数据块进行并行处理。首先，Map阶段将输入数据集切分成若干独立的子问题，并由多个计算节点并行处理；然后，Reduce阶段将Map阶段的输出进行合并和归约，得到最终的结果。

Spark是一个基于内存计算的大数据处理框架，它提供了更高级别的API和更丰富的功能。Spark的核心是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets，简称RDD），RDD是一个可并行操作的分布式对象集合。Spark通过将数据集存储在内存中，并使用流水线操作来实现快速计算。相比于Hadoop的MapReduce，Spark在处理迭代算法和交互式查询等场景下更具优势。

总体而言，Hadoop适用于离线批处理任务，适合处理大规模的数据集，而Spark则适用于需要迭代计算和交互式查询的场景，对于中小规模的数据集可以获得更好的性能。