Hadoop和Spark是两个大数据处理的重要框架。本文将从架构，数据处理方式，适用场景等方面，对两者进行详细比较。
一、架构比较
Hadoop是一个基于Java的分布式计算框架。它使用HDFS（Hadoop分布式文件系统）来存储大型数据集，并且使用MapReduce编程模型来进行数据处理。在计算时，数据被划分成多个小块，并分配到不同的节点上进行并行处理。
Spark是一个基于内存的分布式计算框架，具有高效、灵活性强、易于使用等特点。与Hadoop相比，Spark中的数据处理是在内存中进行，可以通过缓存经常使用的数据而大幅提升性能。Spark的核心概念是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD），即可以并行处理的、可靠的、分布式的数据集合。
二、数据处理方式比较
Hadoop的主要缺点是其对磁盘I/O的依赖性，需要将数据从磁盘读取到内存中进行处理。这样会导致在数据处理时出现较高的延迟时间。相比之下，Spark可以在内存中保存数据，因此数据处理速度更快。这是Spark相对于Hadoop优势之一。
Hadoop使用MapReduce编程模型来进行数据处理，它将处理过程分为两个独立的步骤：Map和Reduce。Map任务可以并行地处理大量数据，然后将结果传递给Reduce阶段。这种方式对于离线处理大量数据集非常适用。
在Spark中，数据处理方式更加灵活。Spark可以使用RDD和DataFrame来进行数据处理。Spark提供了丰富的操作方法，如Map、Filter、Reduce等，并且支持直接读取数据源进行处理。相比Hadoop的MapReduce，Spark数据处理更加高效。
三、适用场景比较
Hadoop主要适用于大批量的非结构化数据处理，如Web日志、文本等。它可以从不同的数据源提取数据，并对这些数据进行筛选、提取、转换和加载（ETL）操作。但是，当处理非结构化数据时，Hadoop的I/O延迟会影响处理速度。
相比之下，Spark更适用于处理半结构化和结构化数据，如数据库、缓存、数据仓库等。由于Spark使用内存中的数据处理，因此将可变数据集缓存到内存中可以显著提高性能。
在需要进行实时数据处理的场景中，Spark的优势明显。Spark支持流数据处理，可以通过Spark Streaming将实时数据流转换为一系列批处理数据。这样，可以在短时间内对数据进行分析，更好地满足业务需求。
Hadoop不支持流数据处理，数据需要先缓存到HDFS中，再进行处理操作。这样会导致较高的延迟时间，不适合实时数据处理场景。
四、扩展性比较
Hadoop和Spark都是分布式计算框架，可以通过添加更多的节点进行水平扩展。但是，在扩展性方面，Spark的表现更优秀。Spark通过共享数据结构来在集群节点之间传递数据，而不是通过文件系统。因此，Spark的通信开销更小，对于大规模数据处理任务来说，性能更加卓越。
总结：
综上所述，Hadoop和Spark都是非常重要的大数据处理框架。对比而言，Hadoop适用于离线处理大量的非结构化数据，并且可靠性和稳定性较好。而Spark适用于实时数据处理和半结构化/结构化数据处理场景，性能较好。
根据实际需求选择不同的框架是很重要的，如果需要处理非常大的数据集，同时可靠性和稳定性也是关键考虑因素，那么Hadoop是一个很好的选择。相反，如果速度是关键因素，且可接受一定的数据延迟，那么Spark是更好的选择。