Hadoop和Spark都是用于大数据处理的开源框架，但它们在架构、性能、易用性和适用场景等方面存在一些显著区别。
首先，Hadoop的核心是Hadoop Distributed File System（HDFS），它是一个高容错、高吞吐量的分布式文件系统，适合存储大规模数据集。Hadoop的MapReduce计算模型通过将任务分解为多个小任务在集群中并行执行，从而实现大数据的处理。然而，MapReduce模型在处理实时数据或迭代算法时效率较低，因为每个MapReduce作业都需要重新读取数据。
相比之下，Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它提供了内存计算的能力，这使得Spark在处理大规模数据集时比Hadoop快得多。Spark支持多种数据处理范式，包括批处理、流处理、交互式查询和机器学习。Spark的核心组件包括Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和MLlib，这些组件使得Spark可以灵活应对不同的数据处理需求。
在易用性方面，Spark提供了更为友好的编程接口，如Scala、Java、Python和R，而Hadoop的MapReduce则主要使用Java。Spark还提供了高级抽象，如DataFrame和Dataset，这些使得数据操作更加直观和高效。
此外，Spark的架构设计使其能够更好地扩展到大规模集群，并且支持动态资源分配和容错机制，这使得Spark在处理复杂工作负载时更加可靠。
最后，适用场景方面，Hadoop更适合于需要长时间存储和复杂批处理的场景，而Spark则更适合于需要快速迭代处理和实时数据处理的场景。
总之，Hadoop和Spark各有优势，选择哪一个框架取决于具体的应用需求。