Spark和Hadoop是两个大数据处理框架，它们都有各自的应用场景。
Hadoop的主要应用场景包括：
- 批处理：Hadoop适用于处理大规模数据集的批量作业，可以在集群上并行处理大量的数据。
- 数据仓库：Hadoop可以用于构建数据仓库，将结构化和非结构化的数据存储在分布式文件系统中，以供分析和查询。
- 日志分析：Hadoop可以有效地处理和分析大量的日志数据，从中提取有价值的信息。
- 推荐系统：Hadoop可以用于构建个性化推荐系统，通过分析用户行为和喜好来推荐相关的产品或内容。
- 数据挖掘和机器学习：Hadoop提供了一种可扩展的平台，可以用于处理大规模的数据挖掘和机器学习任务。
Spark的主要应用场景包括：
- 迭代计算：Spark的内存计算能力使其在迭代计算任务中表现出色，例如图计算和机器学习中的迭代算法。
- 流式处理：Spark支持流式处理，可以处理实时数据流，并将其与批处理数据进行集成。
- 交互式查询：Spark的快速计算能力使其适用于交互式查询和分析大规模数据集。
- 复杂分析：Spark具有丰富的API和库，可以进行复杂的数据分析，如图分析、文本分析和推荐系统。
- 实时数据处理：Spark可以处理实时数据流，并提供低延迟的数据处理能力，适用于实时数据分析和监控。
总而言之，Hadoop适用于大规模数据的批处理和存储，而Spark更适用于迭代计算、流式处理和实时数据处理。
