在当今数字化时代，数据已成为驱动企业决策和创新的关键因素。随着数据量的爆炸式增长，传统的数据处理技术已无法满足需求。Hadoop 和 Spark 作为两大主流的大数据处理框架，为企业提供了强大的工具，帮助他们从海量数据中挖掘价值。
Hadoop，以其核心组件HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce闻名，为大规模数据的存储和处理提供了坚实的基础。HDFS 能够将数据分布存储在多个节点上，确保数据的高可用性和容错性。而 MapReduce 作为一种分布式计算模型，通过将数据处理任务拆分为“Map”和“Reduce”两个步骤，高效地处理大规模数据集，使其成为批量数据处理的理想选择。
与此同时，Apache Spark 提供了一种更加灵活和高效的处理方式。Spark 不仅继承了 Hadoop 的强大存储能力，还进一步优化了数据处理速度，尤其适用于需要实时分析和交互式查询的应用场景。Spark 的核心特性在于内存计算，这使得它能够在处理大规模数据时比传统磁盘I/O更快。此外，Spark 还提供了一系列高级工具，如 Spark SQL、Spa
