Hadoop 底层使用 MapReduce 计算架构，只有 map 和 reduce 两种操作，表达能力比较欠缺，而且在 MR 过程中会重复的读写 hdfs，造成大量的磁盘 io 读写操作，所以适合高时延环境下批处理计算的应用；
Spark 是基于内存的分布式计算架构，提供更加丰富的数据集操作类型，主要分成转化操作和行动操作，包括 map、reduce、filter、flatmap、groupbykey、reducebykey、union 和join 等，数据分析更加快速，所以适合低时延环境下计算的应用；
spark 与 hadoop 最大的区别在于迭代式计算模型。基于 mapreduce 框架的 Hadoop 主要分为 map 和 reduce 两个阶段，两个阶段完了就结束了，所以在一个 job 里面能做的处理很有限；
spark 计算模型是基于内存的迭代式计算模型，可以分为 n 个阶段，根据用户编写的RDD 算子和程序，在处理完一个阶段后可以继续往下处理很多个阶段，而不只是两个阶段。
所以 spark 相较于 mapreduce，计算模型更加灵活，可以提供更强大的功能。
但是 spark 也有劣势，由于 spark 基于内存进行计算，虽然开发容易，但是真正面对大数据的时候，在没有进行调优的轻局昂下，可能会出现各种各样的问题，比如 OOM 内存溢出等情况，导致 spark 程序可能无法运行起来，而mapreduce 虽然运行缓慢，但是至少可以慢慢运行完。