Hadoop 和 Spark 这两个技术在当今的大数据领域发挥着至关重要的作用，它们的应用场景究竟有多丰富？这是许多技术爱好者和从业者都十分关心的问题。
Hadoop 是一个分布式系统基础架构，能够对大量数据进行分布式存储和处理，其在处理海量数据的存储和批处理任务方面表现出色，在互联网公司中，Hadoop 常用于日志分析、用户行为分析等。
Spark 则是一种快速通用的大数据计算引擎，它在处理实时数据和迭代计算方面具有显著优势，许多金融机构利用 Spark 进行风险评估和实时交易分析，从而能够快速做出决策。
在数据挖掘和机器学习领域，Hadoop 和 Spark 也携手合作，为模型训练和数据分析提供强大支持，电商企业可以通过它们来预测用户的购买行为，优化推荐系统。
在医疗健康行业，Hadoop 和 Spark 帮助医疗机构整合和分析患者的医疗数据，为疾病诊断和治疗方案的制定提供依据。
Hadoop 与 Spark 的应用场景极其广泛，涵盖了互联网、金融、电商、医疗等众多领域，随着技术的不断发展和创新，它们的应用前景将更加广阔。
参考来源：相关技术文档及行业研究报告。
