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Apache Spark 是一种开源的集群计算框架，用于快速处理大数据。它是由加州大学伯克利分校AMPLab 开发的，并于 2013 年开源。Spark 提供了一种高效、可扩展和易于使用的编程模型，支持多种编程语言，如 Scala、Java、Python 和 R。Spark 的核心是 Resilient Distributed Dataset（RDD），它是一个可以并行处理的分布式内存数据结构。RDD 可以通过多个操作进行转换和操作，从而实现对数据的高效处理和分析。这些操作包括过滤、映射、聚合、排序等。

Hadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大型数据集。它基于Google的MapReduce算法和Google文件系统（GFS），旨在提供一种可扩展的、分布式的处理大数据集的平台。Hadoop包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop MapReduce。HDFS是一个可靠的分布式文件系统，用于存储大数据集，而Hadoop MapReduce则是一种用于处理HDFS中存储的数据的编程模型和计算框架。Hadoop被广泛用于大数据处理、数据仓库、日志分析、搜索和机器学习等领域。