Hadoop和Spark是干嘛的，有什么区别

Hadoop和Spark都是用于大数据处理的开源框架。

Hadoop是由Apache基金会开发的一个分布式计算框架，它包含了HDFS（Hadoop分布式文件系统）和MapReduce两个核心组件，可以用于存储和处理大规模数据。Hadoop最初是为了解决海量数据的存储和处理问题而开发的，它的MapReduce计算模型是基于批处理的，适用于离线处理任务，但对于实时处理则不太适用。

Spark也是由Apache基金会开发的一个分布式计算框架，它支持多种数据处理模式，包括批处理、流处理和交互式处理。Spark的核心是基于内存的计算引擎，可以在内存中快速地处理数据，因此相对于Hadoop的MapReduce，它的处理速度更快。Spark还支持分布式机器学习和图形处理等高级功能，可以处理更加复杂的数据处理任务。

总的来说，Hadoop适用于离线批处理任务，而Spark则更加适用于实时处理和交互式数据分析。同时，Spark在性能上比Hadoop更优秀，但也需要更多的内存和计算资源。