请阐述Apache Spark与Hadoop的主要差异及它们各自的特点。

解答思路：

对于这个问题，我们需要理解Spark和Hadoop之间的主要区别。我们可以从它们的起源、运行方式、数据处理方式、适用场景等方面进行比较。首先，我们需要了解两者的基本概念和背景知识，然后详细阐述它们之间的不同点。

最优回答：

Spark和Hadoop都是大数据处理领域的核心工具，但它们之间存在显著的区别。首先，Hadoop是一个批处理框架，主要用于处理和分析大规模的数据集，而Spark则是一个大数据处理框架，既可以用于批处理也可以用于实时数据处理。其次，Hadoop使用MapReduce编程模型，处理数据的方式是先将数据切割成小块进行分布式处理，然后再合并结果，这种方式在处理大量数据时效率较低。而Spark采用了更高效的计算模型，能更快地完成迭代计算任务。此外，Spark还提供了丰富的机器学习库和图形计算库，支持更广泛的应用场景。总的来说，Hadoop更偏向于离线大规模数据处理，而Spark则支持更广泛的实时数据处理和分析任务。

1. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理和分析大规模数据集。其核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和MapReduce。Hadoop主要用于离线数据处理和分析，适用于处理大规模的数据批处理工作。
2. Spark：Spark是一个快速、通用的大数据处理框架。与Hadoop相比，Spark提供了更高效的计算模型和更多的功能库，支持批处理、流处理和交互式查询等多种数据处理方式。Spark还提供了丰富的机器学习库和图形计算库，支持数据科学、机器学习等应用。
3. Spark和Hadoop的集成：尽管Spark和Hadoop在功能上有所区别，但它们可以很好地集成在一起。例如，Spark可以在Hadoop的YARN（Yet Another Resource Negotiator）上运行，利用Hadoop的分布式存储能力来处理数据。这种集成使得两者能够共同应对更复杂的大数据处理和分析任务。

以上是关于Spark和Hadoop之间的区别的简述，包括它们的起源、功能、应用场景等方面的内容。