1、编程方式
Hadoop的MapReduce在计算数据时，计算过程必须要转化为Map和Reduce两个过程，从而难以描述复杂的数据处理过程；而Spark的计算模型不局限于Map和Reduce操作，还提供了多种数据集的操作类型，编程模型比MapReduce更加灵活。
2、数据存储
Hadoop的 MapReduce进行计算时，每次产生的中间结果都是存储在本地磁盘中；而
Spark在计算时产生的中间结果存储在内存中。
3、数据处理
Hadoop在每次执行数据处理时，都需要从磁盘中加载数据，导致磁盘的I/O开销较大；而Spark在执行数据处理时，只需要将数据加载到内存中，之后直接在内存中加载中间结果数据集即可，减少了磁盘的1O开销。
4、数据容错
MapReduce计算的中间结果数据保存在磁盘中，并且 Hadoop框架底层实现了备份机制，从而保证了数据容错；同样 Spark RDD实现了基于 Lineage的容错机制和设置检查点的容错机制，弥补了数据在内存处理时断电丢失的问题。
在Spark与Hadoop的性能对比中，较为明显的缺陷是Hadoop中的MapReduce计算延迟较高，无法胜任当下爆发式的数据增长所要求的实时、快速计算的需求。
从上图可以看出，使用Hadoop MapReduce进行计算时，每次计算产生的中间结果都需要从磁盘中读取并写入，大大增加了磁盘的I/O开销，而使用Spark进行计算时，需要先将磁盘中的数据读取到内存中，产生的数据不再写入磁盘，直接在内存中迭代处理，这样就避免了从磁盘中频繁读取数据造成的不必要开销。通过官方计算测试，Hadoop与Spark执行逻辑回归所需的时间对比，如图所示。
从上图可以看出，Hadoop与Spark执行的所需时间相差超过100倍。
