對于大數據來說，hadoop與spark無疑是兩大組成架構。中培偉業《大數據Hadoop與Spark架構應用實戰》專家鐘老師指出，hadoop與spark作為大數據的兩大架構系統，二者有著競爭與承前啟后的關系。對于二者之間的區別以及后期的發展趨勢，鐘老師給出了自己的看法。

首先，spark對于海量數據計算，尤其是迭代運算，圖計算運算速度相比與hadoop有著量級上的增長。spark計算的時候將原始數據及中間結果都存儲在內存中，而hadoop每輪迭代都要講原始數據讀入，中間結果寫出到硬盤上。這樣一來由于spark省去了IO的時間，所以相比于hadoop，其運算速率有這量級上的增長。

其次，spark的容錯性很好，spark將海量數據抽象成RDD這種數據結構，并且其存在兩種算子，一種叫transformation,主要是用于對RDD進行數據轉換，一種叫action，是要將轉換好的RDD再轉換成原始數據。spark運算是一種懶惰運算，其程序執行邏輯是，對于一系列transformation算子，在遇到action算子之前，這些transformation是不會執行的，而會生成一個運算邏輯圖，當遇到一個action算子的時候，才根據前面的運算邏輯圖執行程序。這樣如果有臺機器宕機了之后，只需要根據邏輯圖將宕機中的RDD進行重新計算就可以了（窄依賴的情況下，寬依賴的情況下計算代價要更高。）

同時，spark與HDFS、Yarn/Mesos以及pregel有著很好的兼容性。但是畢竟spark起步晚，在性能、穩定性方面還有待提高；同時spark不能很好的處理細粒度、異步的數據。 

而Hadoop，性質和Spark并不一樣，它不僅僅是一個框架，而致力于發展成一個分布式計算的平臺。所以，現在的Spark是可以運行在YARN（Yet another Resource Negotiator）上的，而其他的一些框架也可以運行在這個平臺上，達到資源共享的目的。

spark相對hadoop編程模型簡單，能進行迭代操作，利用內存（甚至是堆外內存）緩存數據，能進行流水線優化，上層封裝了sql、streaming、mlib、graphx等或成熟或不成熟的框架，明顯有取hadoop而代之的傾向。

1. 相同的算法，Spark比Hadoop快數倍，如果是一些迭代或者要對數據反復讀取的算法，Spark比Hadoop快數十倍至上百倍

2. Spark對于數據的操作種類更多，對于一些比較特殊的計算需求，比如求兩個集合的交集并集，Spark都有函數直接計算，而Hadoop實現這樣的計算無比繁瑣

3. Spark的開發效率比Hadoop高很多

最后，鐘老師對二者的發展趨勢進行了預測，他認為雖然Spark目前還不夠成熟，但是今后一定會代替Hadoop。