Hadoop 正日益成为公司处理大数据的企业平台之选。Spark 则是运行在 Hadoop 之上的内存中处理解决方案。Hadoop 最大的用户（包括易趣和雅虎）都在自己的 Hadoop 集群中运行 Spark。Cloudera 和 Hortonworks 在其 Hadoop 包中也加入了 Spark。我们 Altiscale 的客户在我们最开始推出时就使用运行着 Spark 的 Hadoop。
将 Spark 放到 Hadoop 的对立面就像是在说你的新电动车非常酷，根本不需要电一样。但事实上，电动车会推动对更多电力的需求。
为什么会产生这种混淆？如今的 Hadoop 由两大部分组成。第一部分是名为 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）的大规模存储系统，该系统能高效、低成本地存储数据，且针对大数据的容量、多样性和速度进行了优化。第二部分是名为 YARN 的计算引擎，该引擎能在 HDFS 存储的数据上运行大量并行程序。
YARN 能托管任意多的程序框架。最初的框架是由谷歌发明的 MapReduce，用来帮助处理海量网络抓取数据。Spark 是另一个这样的框架，还有一个名为 Tez 的新框架。当人们谈论 Spark 与 Hadoop 的“对决”时，他们实际上是在说现在程序员们更喜欢用 Spark 了，而非之前的 MapReduce 框架。
但是，MapReduce 不应该和 Hadoop 等同起来。MapReduce 只是 Hadoop 集群处理数据的诸多方式之一。Spark 可以替代 MapReduce。商业分析们会避免使用这两个本来是供程序员使用的底层框架。相反，他们运用 SQL 等高级语言来更方便地使用 Hadoop。
在过去四年中，基于 Hadoop 的大数据技术涌现出了让人目不暇接的创新。Hadoop 从批处理 SQL 进化到了交互操作；从一个框架（MapReduce）变成了多个框架（如 MapReduce、Spark 等）。
HDFS 的性能和安全也得到了巨大改进，在这些技术之上出现了众多工具，如Datameer 、 H20 和Tableau 。这些工具极大地扩大了大数据基础设施的用户范围，让数据科学家和企业用户也能使用。
Spark 不会取代 Hadoop。相反，Hadoop 是 Spark 的基石。随着各个组织寻求运用范围最广、最健壮的平台来将自己的数据资产转变为可行动的商业洞见，它们对 Hadoop 和 Spark 技术的采用也会越来越多。
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