请阐述Apache Spark和Apache Hive在处理大数据时的核心差异。

解答思路：

要解答这个问题，我们需要理解Spark和Hive的基本概念以及它们在数据处理和分析中的不同角色。我们可以从以下几个方面进行比较和阐述：

1. 数据存储方式：Hive是基于Hadoop的数据仓库工具，其数据存储依赖于HDFS（Hadoop Distributed File System）。而Spark则是一个通用的数据处理引擎，其数据存储可以通过多种方式进行，包括HDFS、本地文件系统、S3等。
2. 查询语言：Hive使用HiveQL作为查询语言，类似于SQL，用于处理结构化数据。而Spark则使用DataFrame API或者SQL on Spark来进行查询，其查询性能在某些场景下优于Hive。
3. 运行模式：Hive通常依赖于Hadoop集群运行，而Spark可以独立运行，也可以集成到Hadoop集群中。此外，Spark还支持在集群模式和本地模式下运行。
4. 处理速度：Spark在处理速度上通常优于Hive，特别是在迭代计算和实时数据处理方面。而Hive在处理大量静态数据时的表现较好。
5. 生态系统：Hive生态系统包含许多ETL工具和应用程序，用于数据仓库和数据湖的使用场景。而Spark生态系统包含多个库和工具，如Spark SQL、Spark Streaming等，适用于多种数据处理和分析任务。

最优回答：

Spark和Hive在数据存储方式、查询语言、运行模式、处理速度和生态系统等方面存在显著区别。Hive主要作为一个数据仓库工具，使用HiveQL进行数据查询，依赖于Hadoop集群运行。而Spark是一个通用的数据处理引擎，具有多种数据存储选项，可以使用DataFrame API或SQL on Spark进行查询，处理速度更快，特别是在迭代计算和实时数据处理方面表现出色。此外，Spark生态系统包含多个库和工具，适用于多种数据处理和分析任务。