更快的數(shù)據(jù)處理速度：Spark使用內(nèi)存計(jì)算和彈性數(shù)據(jù)集（RDD）的概念，使得數(shù)據(jù)處理速度比Hadoop更快。
更廣泛的數(shù)據(jù)處理功能：Spark支持更多類型的數(shù)據(jù)處理操作，包括流處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖形處理等，而Hadoop主要用于批處理。
更好的容錯(cuò)性：Spark的RDD可以容忍節(jié)點(diǎn)故障，而Hadoop需要重新計(jì)算整個(gè)作業(yè)。
更方便的編程接口：Spark提供了更靈活和方便的編程接口，如Spark SQL、Spark Streaming等，使得開發(fā)人員可以更輕松地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。
更低的資源消耗：由于Spark使用內(nèi)存計(jì)算，可以減少對(duì)硬盤的讀寫頻率，從而減少資源消耗。
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