Hadoop e Spark têm características distintas que os diferenciam: 1. Modelo de Processamento: Hadoop é projetado principalmente para processamento em lote, enquanto Spark suporta tanto processamento em lote quanto em tempo real. 2. Desempenho: Spark é geralmente mais rápido que Hadoop, pois processa dados na memória, enquanto Hadoop depende de leitura e gravação em disco. 3. Complexidade de Operações: Spark oferece uma API mais rica e suporte a operações complexas, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina, enquanto Hadoop é mais limitado nesse aspecto. 4. Linguagens de Programação: Hadoop é predominantemente baseado em Java, enquanto Spark suporta várias linguagens, como Scala, Python e R. 5. Armazenamento: Hadoop utiliza o HDFS (Hadoop Distributed File System) para armazenamento, enquanto Spark pode trabalhar com diferentes sistemas de armazenamento, incluindo HDFS, S3 e outros. Essas diferenças tornam cada framework mais adequado para diferentes tipos de tarefas e cenários de uso.