這兩個(gè)工具在大數(shù)據(jù)處理中有不同的作用，因此很難直接比較哪一個(gè)更好用。Spark 是一個(gè)快速、通用的大數(shù)據(jù)處理引擎，適用于數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等任務(wù)，具有較快的速度和靈活性；而 Hadoop 是一個(gè)分布式存儲(chǔ)和計(jì)算框架，適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理，具有較好的容錯(cuò)性和可靠性。
在實(shí)際應(yīng)用中，通常會(huì)將 Spark 和 Hadoop 結(jié)合使用，利用 Spark 進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和計(jì)算，而使用 Hadoop 進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和管理。因此，無(wú)法簡(jiǎn)單地判斷哪一個(gè)更好用，而是需要根據(jù)具體的需求和場(chǎng)景來(lái)選擇合適的工具。
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