Spark和Hadoop是兩個常用的大數據處理框架，它們有一些區別和不同的特點。以下是Spark和Hadoop的主要區別：

　　1.數據處理模型：Hadoop使用批處理模型，即將數據分成多個塊(Blocks)進行批量處理，適用于大規模數據的離線處理。而Spark不僅支持批處理，還支持實時流處理和交互式查詢，可以處理更廣泛的數據處理任務。

　　2.內存計算：Spark采用內存計算(In-Memory Computing)的方式，將數據存儲在內存中進行處理，從而大幅提升了數據處理速度。Hadoop則主要依賴磁盤存儲和磁盤讀寫操作，相對而言速度較慢。

　　3.執行速度：由于Spark使用內存計算和基于DAG(有向無環圖)的執行引擎，它通常比Hadoop處理同樣任務更快。Spark在內存中保留了中間計算結果，減少了磁盤讀寫和數據復制的開銷，加速了數據處理過程。

　　4.資源利用率：Spark的任務調度器能夠更有效地利用集群資源，通過在同一節點上執行多個任務，減少了數據傳輸開銷。而Hadoop的任務調度器主要是基于獨占式的方式進行調度，資源利用率相對較低。

　　5.數據模型：Hadoop主要使用Hadoop分布式文件系統(HDFS)作為數據存儲和管理的基礎，數據以文件塊(Blocks)的形式存儲。Spark不僅可以直接操作HDFS，還支持其他數據源，如關系型數據庫、NoSQL數據庫等，同時提供了更高級別的數據抽象，如RDD和DataFrame。

　　6.生態系統和擴展性：Hadoop擁有成熟的生態系統，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig等組件，可以處理大規模數據和各種數據處理需求。Spark的生態系統也在不斷發展，它與Hadoop生態系統緊密集成，同時提供了更豐富的數據處理庫和工具。

　　7.編程模型和API：Spark提供了更豐富的編程模型和API，支持多種編程語言(如Scala、Java、Python和R)，編寫Spark應用程序更加靈活和方便。Hadoop主要使用Java編寫，編程接口相對較低級。

　　需要注意的是，Spark和Hadoop并不是互斥的，它們可以共同使用。實際應用中，可以將Spark作為數據處理引擎，利用其高速、多功能的特點來處理大規模數據集，而使用Hadoop作為底層存儲和分布式計算平臺，提供數據的可靠性和容錯性。