在大数据的领域中，被频频提到的两个技术名词是什么呢？只要涉及到大数据技术，基本上Hadoop和Spark这两者是肯定都在的。那么作为目前大数据应用当中常用的技术，作为大数据从业者，这两类都是必须要掌握的。下面加米谷学院就来带大家一起看看Hadoop与Spark有哪些区别？
在Hadoop和Spark上，总有人会问这两者谁更好的问题。事实上，在设计之初，Hadoop和Spark是为了实现在同一个团队内的协同运行，并非要分出谁优谁劣。Hadoop与Spark之间，各有各的优势与劣势，大家共同运用起来才能更好的完成大数据的处理。
下面，小编举个很简单的例子，Hadoop是基于自身的分布式文件系统HDFS，能够很好的完成数据存储业务；而Spark没有文件管理功能，所以在其数据处理之后，还需要HDFS的支持。Hadoop和Spark并不是非此即彼的关系，两者兼容，会给大数据技术处理提供更加强大的解决方案，适用更多的大数据场景，帮助到更多的企业。
Hadoop，可以被理解为是一种软件库和框架，能够实现更简单的编程，跨计算机集群对庞大数据集（大数据）进行了分布式处理，从单一计算机系统，到提供本地存储和计算能力的数千个商用系统，它都可以轻松支持。Hadoop是由协同运行、构建Hadoop框架的多个模块组成的，共同完成大数据处理任务。
而Spark，经常被大家称作是用于数据大规模处理的快速通用引擎，Spark的内存处理技术使得大批量数据的实时处理任务能够更快的计算完成，还能够实现数据批量处理。与Hadoop自身的MapReduce相比较，Spark在实时数据处理上做了补充和完善。
在数据处理过程中，Spark能够使用内存，还能使用磁盘，而MapReduce是完完全全基于磁盘的，MapReduce使用的持久存储，然而Spark使用的是弹性分布式数据集（RDDS），这两个在容错性性上也有不同的表现。
Hadoop与Spark有哪些区别呢？在大数据技术过程中，Hadoop和Spark都可以基于海量数据处理做出自己应有的贡献。这两个结合起来，在大数据离线处理和大数据实时在线处理上都有不错的表现。
