本文对比了Spark和Hadoop在服务器端大数据处理的性能、数据处理能力和生态系统。Spark凭借内存计算、流处理和机器学习库在速度和多样性上占优，而Hadoop在大型批处理和生态系统完整性上有优势。
在服务器端的大数据处理领域，Spark和Hadoop是两个备受关注的框架。它们都具备处理大规模数据的能力，但在某些方面有所不同。本文将详细比较Spark和Hadoop的优劣，并提供相应的源代码示例。
- 性能比较：
Spark是一个基于内存的计算框架，它使用RDD（弹性分布式数据集）来高效地处理数据。相比之下，Hadoop是基于磁盘的框架，它使用HDFS（Hadoop分布式文件系统）来存储和处理数据。由于Spark能够将数据存储在内存中进行计算，因此它在某些情况下比Hadoop更快。下面是一个简单的Spark代码示例，用于计算一组数字的总和：
import org.apache.spark.{
SparkConf, SparkContext}
val conf = 
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