Hadoop是分布式管理、存储、计算的生态系统；包括HDFS（存储）、MapReduce（计算）、Yarn（资源调度）。而Spark是分布式计算平台，是一个用Scala语言编写的计算框架，基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析引擎；
（1）Spark对标于Hadoop中的计算模块MapReduce，但是速度和效率比MR要快得多；
（2）Spark没有提供文件管理系统，所以，它必须和其他的分布式文件系统进行集成才能运作，它只是一个计算分析框架，专门用来对分布式存储的数据进行计算处理，它本身并不能存储数据；
（3）Spark可以使用Hadoop的HDFS或者其他云数据平台进行数据存储，但是一般使用HDFS；
（4）Spark可以使用基于HDFS的HBase数据库，也可以使用HDFS的数据文件，还可以通过jdbc连接使用Mysql数据库数据
（5）Spark处理数据的设计模式与MR不一样，Hadoop是从HDFS读取数据，通过MR将中间结果写入HDFS；然后再重新从HDFS读取数据进行MR，再刷写到HDFS，这个过程涉及多次落盘操作，多次磁盘IO，效率并不高；而Spark的设计模式是读取集群中的数据后，在内存中存储和运算，直到全部运算完毕后，再存储到集群中；
（6）Spark是由于Hadoop中MR效率低下而产生的高效率快速计算引擎，批处理速度比MR快近10倍，内存中的数据分析速度比Hadoop快近100倍（源自官网描述）