深入探究，Hadoop 与 Spark 的显著差异

Hadoop 和 Spark 是大数据领域中两个重要的技术框架，但它们在诸多方面存在着明显的区别。

Hadoop 是一个分布式系统基础架构，主要用于大规模数据存储和处理，它采用了分布式文件系统 HDFS 来存储数据，通过 MapReduce 计算模型进行数据处理，Hadoop 的优势在于其出色的可扩展性和对大规模数据的处理能力，能够处理 PB 级别的数据，Hadoop 的 MapReduce 计算模型在处理某些复杂的计算任务时，可能会显得效率较低。

Spark 则是一种快速、通用的大数据计算引擎，它在内存中进行计算，大大提高了数据处理的速度，Spark 支持多种高级编程语言，如 Java、Scala、Python 等，为开发者提供了更多的选择，与 Hadoop 相比，Spark 不仅在处理速度上具有优势，还提供了更丰富的 API 和更高的编程灵活性。

在数据存储方面，Hadoop 依赖 HDFS，而 Spark 可以与多种数据源进行集成，包括 HDFS、本地文件系统、关系型数据库等，这使得 Spark 在数据接入和处理上更加灵活多样。

在处理数据的类型上，Hadoop 更适合处理批处理数据，而 Spark 不仅支持批处理，还能很好地处理流数据和交互式查询。

Hadoop 和 Spark 各有其特点和优势，在实际应用中，应根据具体的业务需求和数据特点来选择合适的技术框架。

文章参考来源：大数据技术相关书籍及网络权威技术文章。