Hadoop e Spark são ambos frameworks populares para processamento de grandes conjuntos de dados, mas possuem características distintas: 1. Modelo de Processamento: - Hadoop: Utiliza o modelo MapReduce, que processa dados em lotes. Isso significa que as tarefas são divididas em partes menores e processadas sequencialmente. - Spark: Permite processamento em tempo real e em memória, o que resulta em um desempenho muito mais rápido, especialmente para tarefas iterativas. 2. Armazenamento: - Hadoop: Usa o Hadoop Distributed File System (HDFS) para armazenamento de dados. - Spark: Pode usar HDFS, mas também pode acessar dados de várias fontes, como bancos de dados NoSQL, sistemas de arquivos locais e outros. 3. Velocidade: - Hadoop: Geralmente mais lento devido ao processamento em disco. - Spark: Mais rápido, pois processa dados em memória, reduzindo a necessidade de leitura e gravação em disco. 4. Facilidade de Uso: - Hadoop: Requer mais configuração e conhecimento técnico para implementar. - Spark: Oferece APIs mais simples e suporte a várias linguagens de programação, como Python, Java e Scala. 5. Tolerância a Falhas: - Ambos os frameworks têm mecanismos de tolerância a falhas, mas o Spark utiliza um modelo de Resilient Distributed Dataset (RDD) que facilita a recuperação de dados em caso de falhas. Essas características fazem com que cada framework tenha suas próprias vantagens dependendo do tipo de aplicação e dos requisitos de processamento de dados.