简述Hadoop和Spark各自的技术特点。

Hadoop和Spark都是大数据处理的开源框架，但它们有一些技术特点上的不同。

Hadoop是一个批处理框架，基于HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce编程模型，用于分布式存储和处理大规模数据。Hadoop的优点是稳定可靠、可扩展性强，在处理大数据时表现出色，同时具有较低的成本。但是，Hadoop在处理实时数据和复杂计算时效率较低。

Spark是一个数据处理框架，支持批处理和实时处理，拥有基于内存的计算引擎，可以更快地处理数据。Spark提供了丰富的API，包括SQL、流处理和机器学习等，可以轻松地在一个应用程序中完成多种数据处理任务。Spark的优点是速度快、易于使用、支持多种数据源和格式，但是它的缺点是对于大规模数据处理的支持不如Hadoop。

总的来说，Hadoop适用于对大规模数据进行离线批处理，而Spark适用于实时数据处理和复杂计算，两者可以根据实际需求进行选择。