Hadoop和Spark是两个不同的分布式软件框架。hadoop是一个MapReduce框架，在这个框架上可以运行支持map（），combine（），reduce（）函数的作业。mapreduce的范式很适合单趟计算【先map，再reduce】，不过对于多趟算法的效率还是很低。
spark不是一个mapreduce的框架，不过很容易用来支持mapreduce的框架的功能，他提供了一个适当的API可以处理map和reduce的功能。spark并不限于先完成映射阶段在完成归约阶段。spark作业可以是由映射和/或归约/洗牌阶段构成的一个任意DAG（有向无环图）。spark程序可以使用hadoop运行，也可以不适用hadoop，另外spark可以使用hadoop分布式文件系统HDFS，或者其他持久存储来实现输入和输出。基在本上，对于一个给定的spark程序或者作业，spark引擎会创建将在集群上完成的任务阶段所构成的有向无环图。hadoop和mapreduce则不同，他会创建由两个预定义阶段构成的有向无环图。注意，spark创建的DAG可以包含任意多个阶段。相比hadoop和mapreduce，spark的API提供了更高层的抽象。这使得spark的代码更加简洁。