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　　Hadoop和Spark都是大數據處理領域中的流行框架，它們各自有不同的優點和適用場景。

　　Hadoop是一個比較成熟和穩定的分布式計算框架，它具有良好的可擴展性、容錯性和數據安全性。Hadoop的核心是分布式文件系統HDFS和分布式計算框架MapReduce，它們能夠支持海量數據的存儲和處理，以及大規模的集群部署。Hadoop還提供了一些周邊工具和生態系統，如Pig、Hive、HBase等，可以進行數據查詢、數據倉庫和數據管理等工作。

　　Spark是一個新一代的大數據處理框架，相對于Hadoop來說，Spark的性能更加高效和靈活，可以在內存中進行數據處理，以及支持多種數據源和處理模式。Spark的核心是基于內存的分布式計算框架，可以支持多種數據處理模型，如MapReduce、流式計算、圖計算等。Spark還提供了一些高級的API和庫，如Spark SQL、MLlib、GraphX等，可以方便地進行數據分析、機器學習和圖計算等應用。

　　總的來說，Hadoop適用于處理大規模的離線批處理任務，而Spark則適用于需要快速響應和交互式處理的任務，如實時流處理、迭代計算和交互式查詢等。選擇Hadoop還是Spark，需要根據具體的應用場景和需求來做出判斷。