Spark和Hadoop是大数据处理领域两个重要的开源框架，它们之间既有紧密的联系也有显著的区别。
联系：
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生态兼容：Spark可以无缝运行在Hadoop之上，利用Hadoop Distributed File System (HDFS) 进行数据存储，并且可以通过YARN（Yet Another Resource Negotiator）进行资源调度和管理。这意味着Spark可以直接访问存放在Hadoop上的大规模数据集。
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数据处理流程：尽管Spark提供了比MapReduce更快、更灵活的数据处理模型，但当涉及到大数据生态系统时，Spark可以作为Hadoop MapReduce的替代或补充方案，用于复杂的数据分析和处理任务。
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互为补充：Hadoop在大数据存储方面具有优势，而Spark则专注于高性能计算，提供内存计算能力，支持批处理、交互式查询（Spark SQL）、实时流处理（Spark Streaming）、机器学习（MLlib）和图计算（GraphX）等多种计算范式。
区别：
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计算模型：Hadoop MapReduce采用磁盘读写密集型的迭代计算模型，每个阶段间有明显的I/O瓶颈；而Spark基于内存计算，中间结果能够保存在内存中，从而实现更高的性能和更低延迟。
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速度与效率：Spark由于其RDD（Resilient Distributed Datasets）和内存计算机制，在很多情况下执行速度远超MapReduce，尤其对于需要多次迭代或交互式查询的工作负载。
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功能定位：Hadoop更多地被看作是一个大数据基础设施，负责数据的分布式存储和离线批处理计算；而Spark则是一个更加全面且高级的应用层计算框架，不仅限于批处理，还能应对实时流处理和交互式查询等多样化需求。
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架构独立性：虽然Spark通常与Hadoop结合使用，但它并不依赖于Hadoop的所有组件，Spark也可以独立部署并与其他存储系统如Cassandra、Amazon S3等配合工作。
spark生态：
Apache Spark 生态系统是一个围绕Spark核心计算框架构建的集成软件栈，旨在为大规模数据处理提供全面、高效和灵活的解决方案。以下是Spark生态系统中主要组件的概述：
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Spark Core：
- 这是Spark的基础，提供了分布式任务调度、内存管理和故障恢复机制。它支持RDD（弹性分布式数据集）模型，允许开发者在集群上以并行和容错的方式处理数据。
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Spark SQL (Spark Structured Processing)：
- 提供了结构化数据处理能力，可以无缝整合SQL查询与Spark编程模型，并支持DataFrame和Dataset API。同时包含了对Hive Metastore和其他外部数据源的支持。
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Spark Streaming：
- 实现了实时流式数据处理，通过将实时数据流划分为微小批次并在Spark引擎上进行处理来实现近似实时分析。
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MLlib：
- 是Spark的机器学习库，包含了一系列算法、实用工具以及管道API，使得用户能够在大规模数据集上进行机器学习任务，如分类、回归、聚类和协同过滤等。
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GraphX：
- 用于图形处理和图计算，提供了一套API用于创建、操作和查询图形数据结构，以及执行迭代图算法。
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SparkR 和 PySpark：
- 分别是针对R语言和Python语言用户的接口，允许这些语言的使用者利用Spark进行分布式计算。
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Spark on Kubernetes 或 Spark on YARN：
- 提供了Spark在不同资源管理器上的部署方式，Kubernetes和YARN都是用来在集群上管理容器化应用和分配资源的平台。
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其他周边项目和工具：
- Spark Notebook（例如Zeppelin或Jupyter with pyspark kernel）：交互式数据分析环境。
- Spark Thrift Server：使传统BI工具可以通过JDBC/ODBC接口访问Spark SQL的数据表。
- Spark DataFrame API 对多种数据源的连接器（如Parquet, JDBC, Kafka等）。