HadoopとSparkは、ビッグデータの処理に使われるオープンソースの分散処理フレームワークです。
Hadoopは、大量のデータを分割し、クラスター内の複数のコンピューターで並列処理することで、データの効率的な処理を実現します。Hadoopには、Hadoop Distributed File System（HDFS）と呼ばれるファイルシステムがあり、データをストレージする際にはHDFSに格納されます。また、Hadoopには、MapReduceと呼ばれる分散処理モデルがあり、データ処理のためのジョブを実行するためのフレームワークが提供されています。
一方、Sparkは、高速な処理とリアルタイム分析が可能な分散処理フレームワークです。Sparkは、メモリ内処理を採用することで、高速で迅速な処理が可能になります。Sparkには、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphXなどのコンポーネントがあり、それぞれ異なるデータ処理に対応しています。
両者の最大の違いは、処理方法にあります。Hadoopは、データをHDFSに保存し、MapReduceを使って処理する一方、Sparkは、データをメモリ内で処理することができます。そのため、SparkはHadoopよりも高速な処理が可能で、リアルタイムデータ処理に向いています。また、Sparkは、Scala、Java、Python、Rなどの複数の言語をサポートしているため、幅広い開発者が利用することができます。
両者は、ビッグデータ処理における異なるニーズに応えるために開発されたフレームワークです。Hadoopは、大規模でバッチ処理が主体のデータ処理に向いています。一方、Sparkは、高速でリアルタイムなデータ処理が必要な場合に向いています。どちらのフレームワークを選択するかは、データ処理のニーズに合わせて検討する必要があります。
