Spark 和 Hadoop 是大数据领域两个重要的框架，它们都被广泛应用于大规模数据处理和分布式计算。以下是 Spark 和 Hadoop 在几个方面的比较：

　　处理速度和性能：Spark 在内存计算方面表现出色，具有快速的数据处理能力，特别适用于迭代计算和复杂的数据分析任务。相比之下，Hadoop 基于磁盘存储和批处理模型，对于大规模数据的处理较为适用，但在迭代计算和交互式查询方面可能较慢。

　　编程模型：Spark 提供了更高级的编程模型，主要是基于弹性分布式数据集(RDD)的抽象概念，以及后续引入的数据框架(DataFrame)和数据集(Dataset)。这些抽象简化了开发人员对数据的处理和转换。Hadoop 使用基于 MapReduce 的编程模型，需要开发人员编写显式的 map 和 reduce 函数。

　　实时处理：Spark 具有流式处理引擎(Spark Streaming)和复杂事件处理(CEP)的支持，可以实现近实时的数据处理和分析。Hadoop 的主要关注点是批处理，对于实时处理需求需要与其他技术如Apache Storm等进行结合。

　　生态系统和集成：Hadoop 生态系统更加成熟，具有丰富的工具和组件，包括HDFS(分布式文件系统)、YARN(集群资源管理器)、Hive(数据仓库工具)等。Spark 也在不断发展，拥有自己的生态系统，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib(机器学习库)等，并且可以与Hadoop生态系统无缝集成。

　　适用场景：Spark 适用于需要快速响应和迭代计算的场景，例如数据分析、机器学习和实时数据处理。Hadoop 更适用于大规模数据存储和批处理分析的场景，如离线数据处理和数据仓库。

　　需要注意的是，Spark 和 Hadoop 并不是相互排斥的选择，它们可以互相结合使用。Spark 可以在 Hadoop 生态系统中运行，利用 HDFS 存储数据，并使用 YARN 进行资源管理。这样可以同时享受到 Spark 的快速计算能力和 Hadoop 生态系统的丰富工具和成熟性。

　　最终，选择使用 Spark 还是 Hadoop 取决于具体的需求、数据规模、处理速度要求以及团队的技术栈和经验。在某些情况下，两者结合使用可能会更有优势。