Hadoop 和 Spark 都是大數據處理領域的開源框架，它們都可以用來處理海量的數據。

　　由于 Hadoop 和 Spark 非常不同，它們分別擅長不同的事情。簡而言之，如果需要處理海量數據，并進行離線以及批量處理任務，那么用 Hadoop 框架是更好的選擇;而如果需要處理數據流或實時數據以及需要進行交互式的查詢和分析，那么使用 Spark 框架則更為合適。

　　以下是一些常見情況下 Hadoop 和 Spark 的優缺點：

　　適用于 Hadoop 的情況：

• 批處理作業：如果需要處理大規模的離線數據，Hadoop 的 MapReduce 作業適合進行批處理和一次性分析。
• 成本：Hadoop 是一款開源軟件，相比于收費的 Spark，使用起來更加經濟實惠。
• 可伸縮性：Hadoop 可以處理 PB 級別的數據，其存儲和計算能力可以根據需要進行擴展。

　　適用于 Spark 的情況：

• 迭代計算：Spark 的內存計算引擎可以支持迭代計算的任務，并且速度比 Hadoop 快多了。
• 實時流處理：Spark 支持基于流的計算，并且可以對數據進行實時分析和處理。
• 交互式查詢：Spark 支持基于 SQL 的交互式查詢，可以滿足需要實時數據查詢和分析的需求。
• 機器學習：Spark 的內置機器學習庫支持進行大規模的機器學習計算。

　　綜上所述，選擇 Hadoop 還是 Spark 取決于具體的需求和用例。如果需要離線大批量數據處理，使用 Hadoop 是更合適的;如果需要實時流處理、交互式查詢、迭代計算和機器學習等，使用 Spark 則是更好的選擇。