spark和hadoop的区别？

　　Spark和Hadoop是两个常用的大数据处理框架，它们有一些区别和不同的特点。以下是Spark和Hadoop的主要区别：

　　1.数据处理模型：Hadoop使用批处理模型，即将数据分成多个块(Blocks)进行批量处理，适用于大规模数据的离线处理。而Spark不仅支持批处理，还支持实时流处理和交互式查询，可以处理更广泛的数据处理任务。

　　2.内存计算：Spark采用内存计算(In-Memory Computing)的方式，将数据存储在内存中进行处理，从而大幅提升了数据处理速度。Hadoop则主要依赖磁盘存储和磁盘读写操作，相对而言速度较慢。

　　3.执行速度：由于Spark使用内存计算和基于DAG(有向无环图)的执行引擎，它通常比Hadoop处理同样任务更快。Spark在内存中保留了中间计算结果，减少了磁盘读写和数据复制的开销，加速了数据处理过程。

　　4.资源利用率：Spark的任务调度器能够更有效地利用集群资源，通过在同一节点上执行多个任务，减少了数据传输开销。而Hadoop的任务调度器主要是基于独占式的方式进行调度，资源利用率相对较低。

　　5.数据模型：Hadoop主要使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为数据存储和管理的基础，数据以文件块(Blocks)的形式存储。Spark不仅可以直接操作HDFS，还支持其他数据源，如关系型数据库、NoSQL数据库等，同时提供了更高级别的数据抽象，如RDD和DataFrame。

　　6.生态系统和扩展性：Hadoop拥有成熟的生态系统，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig等组件，可以处理大规模数据和各种数据处理需求。Spark的生态系统也在不断发展，它与Hadoop生态系统紧密集成，同时提供了更丰富的数据处理库和工具。

　　7.编程模型和API：Spark提供了更丰富的编程模型和API，支持多种编程语言(如Scala、Java、Python和R)，编写Spark应用程序更加灵活和方便。Hadoop主要使用Java编写，编程接口相对较低级。

　　需要注意的是，Spark和Hadoop并不是互斥的，它们可以共同使用。实际应用中，可以将Spark作为数据处理引擎，利用其高速、多功能的特点来处理大规模数据集，而使用Hadoop作为底层存储和分布式计算平台，提供数据的可靠性和容错性。