Spark与Hadoop是两种不同的大数据处理框架，它们有以下几点主要的区别：

数据处理方式：

Hadoop是基于MapReduce的批处理框架，适用于处理大规模数据的离线处理任务。Spark是基于内存计算的分布式计算框架，支持多种数据处理方式包括批处理、实时处理、交互式查询等，速度比Hadoop更快。

执行模型：

Hadoop的MapReduce模型是基于磁盘读写的，对于迭代型算法或实时处理效率较低。Spark使用基于内存的数据处理模型，能够将数据缓存在内存中提高计算性能，适合处理迭代算法或实时流数据。

调度器：

Hadoop使用YARN作为资源管理和作业调度器，为不同类型的应用提供资源调度和管理。Spark内置了自己的资源管理和调度器，称为Spark Standalone，也可以与YARN、Mesos等集成使用。

生态系统：

Hadoop拥有庞大的生态系统，包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、HBase等组件。Spark也逐渐形成了完整的生态系统，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等组件，与Hadoop生态系统可以互操作。

总的来说，Spark在性能、灵活性和易用性方面有优势，适合处理更加复杂和实时的数据处理任务；而Hadoop则更适合传统的批处理任务。