Hadoop和Spark都是在大数据处理领域广泛使用的工具。Hadoop是一种广泛使用的大规模数据处理工具，基于HDFS(Hadoop Distributed File System)和MapReduce编程模型进行数据处理。而Spark是另一种大数据处理的工具，主要用于高速的数据处理和大规模数据处理，也使用RDD(Resilient Distributed Dataset)数据结构和DAG(Directed Acyclic Graph)调度策略进行处理。在这两个工具之间，有一些重要的区别。
1.内存使用
Hadoop和Spark的最大区别是内存使用。在Hadoop中，MapReduce任务由Hadoop框架进行管理，但是，这些任务在每个步骤之后，都会将它们的输出写回到硬盘或者HDFS中，这将极大地降低整个任务的速度。Spark的运行方式则截然不同，它将数据存储在内存中，随时可用，这使得Spark比Hadoop快得多。
2.集成
Hadoop生态系统中的组件之间具有较好的集成性，主要是通过不同组件之间的协议和API达到的。而Spark并没有像Hadoop那样深度整合的组件，因此在生态系统方面，Hadoop可以在组件之间建立更加完整且具有透明性的连接，包括HBase、Hive等。
3.调度器
Spark作业的调度器与Hadoop不同。在Spark中，数据选择和动态分配更高效，因此能够更加快速地执行和处理数据。和MapReduce不同，Spark作业会对数据中每个分区执行操作，这使得它能够并行处理数据集中的每个元素。
4.编程语言
Hadoop主要使用Java编程语言，而Spark支持Python, Scala or Java等编程语言，这使得开发更加高效。
5.执行实时计算或批处理
Hadoop的批量处理速度大约是每秒处理10万到100万以上的数据，而Spark可以支持平均数达到每秒处理1000万数据。从这个角度来看，Spark的处理速度高于Hadoop，因此Spark更适用于实时性较高、速度要求较高的业务场景。
综上，Hadoop和Spark有各自的优点。在选择时，需要考虑业务需求和现有架构的情况，根据具体情况来选择。如果需要对海量数据进行高效且一致的批处理，Hadoop可能是最好的选择；但如果业务分析需要更快的洞察力和实时性，则选择Spark是更好的选择。
