Spark 不需要依赖 Hadoop，但它可以与 Hadoop 集成来提供更强大的功能和更广泛的数据处理能力。

　　Spark 是一个独立的大数据处理框架，它提供了高速的数据处理和分析能力，并支持在内存中进行数据操作，从而实现了比传统的批处理框架更快的处理速度。Spark 的核心是其计算引擎，它可以在独立模式下运行，而不依赖于任何其他分布式系统。

　　然而，Spark 也可以与 Hadoop 生态系统中的其他组件和工具进行集成，以提供更丰富的功能和更广泛的数据处理能力。常见的集成方式包括：

　　HDFS(Hadoop Distributed File System)：Spark 可以从 HDFS 中读取和写入数据，利用 HDFS 的分布式文件系统来存储和管理大规模的数据集。

　　YARN(Yet Another Resource Negotiator)：Spark 可以在 YARN 上运行，以便有效地管理集群资源和调度 Spark 应用程序的任务。

　　Hive：Spark 可以通过 Hive 访问 Hive 表和元数据，从而可以在 Spark 中使用 HiveQL 进行数据查询和分析。

　　HBase：Spark 可以与 HBase 集成，以实现对 HBase 中存储的数据进行高速的分析和处理。

　　Kafka：Spark 可以通过集成 Kafka 来实现对实时数据流的处理和分析。

　　通过与 Hadoop 的集成，Spark 可以利用 Hadoop 生态系统中已有的数据存储、资源管理和数据处理工具，进一步扩展其功能和应用场景。但请注意，Spark 也可以独立于 Hadoop 运行，使用其自身的资源管理和存储系统，以满足不同的需求。

　　总之，Spark 不需要依赖 Hadoop，但与 Hadoop 的集成可以为用户提供更广泛的数据处理能力和更强大的功能。根据具体的需求和现有的技术栈，可以选择是否与 Hadoop 进行集成。