大数据框架Hadoop和Spark有哪些异同点

Hadoop和Spark是当前最流行的大数据处理框架。它们都具有分布式计算、数据存储和管理的能力，都可以处理大规模数据集。

不同点在于Spark的计算模型更加灵活，可以支持实时数据处理和交互式数据分析，而Hadoop则主要针对批处理应用。此外，Spark的性能优于Hadoop，因为Spark可以对数据进行内存计算，而Hadoop则将数据存储在磁盘上进行计算。

总的来说，Hadoop和Spark都是非常有用的大数据处理框架，但Spark的灵活性和性能优势使其成为目前最流行的选择。