Apache Spark是一個通用和閃電般的叢集計算系統。它提供了高階API。例如，Java，Scala，Python和R. Apache Spark是用於執行Spark應用程式的工具。 Spark比Bigdata Hadoop快100倍，比從磁碟訪問資料快10倍。

Hadoop是一個用Java編寫的開源，可擴充套件和容錯框架。它有效地處理大量商品硬體上的大量資料。 Hadoop不僅是一個儲存系統，而且是一個大資料儲存和處理的平臺。

Spark是閃電般的群集計算工具。 Apache Spark的應用程式執行速度比Hadoop快100倍，磁碟速度快10倍。由於減少了磁碟讀/寫週期的次數，並且可以儲存記憶體中的中間資料。Hadoop MapReduce 從磁碟讀取和寫入，因此會降低處理速度。Spark很容易程式設計，因為它擁有大量具有RDD （彈性分散式資料集的高階運算子）。Hadoop MapReduce 的開發人員需要手動編寫每一項操作，這使得工作非常困難。

Spark能夠在同一個群集中執行批處理，互動式和機器學習和流式處理。因此使其成為一個完整的資料分析引擎。因此，不需要為每個需求管理不同的元件。在叢集上安裝Spark足以滿足所有要求。MapReduce只提供批處理引擎，因此，會依賴於不同的引擎。例如 Storm，Giraph，Impala等用於其他要求，所以，管理很多元件非常困難。

Apache Spark 可以以每秒數百萬事件的速率處理實時資料，即來自實時事件流的資料，例如，例如Twitter資料或Facebook分享/釋出。 Spark的優勢在於能夠有效地處理直播影片流。Hadoop則不行，因為它旨在對大量資料執行批處理。