请阐述一下在使用Spark的情况下，是否还需要依赖Hadoop？或者Spark能否独立运作而不依赖Hadoop？

解答思路：

这个问题涉及到Apache Spark和Hadoop两个大数据处理工具的关系。面试者需要理解，虽然Spark可以作为一个独立的大数据处理框架使用，但它并不是完全替代Hadoop的存在。Hadoop和Spark在大数据处理领域都有其独特的优势和适用场景。

最优回答：

使用Spark并不意味着就不需要Hadoop。Spark和Hadoop在大数据处理领域都有各自的优势和应用场景。Hadoop主要用于批处理作业，特别是处理大量数据的存储和管理，它通过HDFS（Hadoop分布式文件系统）提供可靠的存储服务。而Spark则是一个更为灵活的大数据处理框架，它可以处理批处理作业，也可以处理流处理和交互式查询等场景，提供了强大的计算性能。在很多情况下，可以将Spark作为Hadoop之上的计算框架来使用，利用Hadoop的存储能力进行数据处理和分析。然而，这并不意味着Spark可以完全替代Hadoop，因为两者在功能和适用场景上存在差异。因此，是否使用Hadoop取决于具体的需求和场景。