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Hadoop开始升级，指定调度专家YARN调度工人。Spark从多个仓库搬砖(HDFS，Cassandra,S3，HBase)，还允许不同专家如YARN/MESOS对人员和任务进行调度。
当然，他们两家并不是水火不容。Spark经常和Hadoop团队合作，这让问题变得更加复杂。不管怎么说，Spark和Hadoop都是两个独立的包工队，都有着各自的优缺点和特定的业务用例。
Hadoop和spark的性能比较
Spark在内存中运行速度比Hadoop快100倍，在磁盘上运行速度快10倍。众所周知，Spark在数量只有十分之一的机器上，对100TB数据进行排序的速度比HadoopMapReduce快3倍。此外，Spark在机器学习应用中的速度同样更快，例如NaiveBayes和k-means。
由处理速度衡量的Spark性能之所以比Hadoop更优，原因如下：
1、每次运行MapReduce任务时，Spark都不会受到输入输出的限制。事实证明，应用程序的速度要快得多。
2、Spark的DAG可以在各个步骤之间进行优化。Hadoop在MapReduce步骤之间没有任何周期性连接，这意味着在该级别不会发生性能调整。
但是，如果Spark与其他共享服务在YARN上运行，则性能可能会降低并导致RAM开销内存泄漏。出于这个原因，如果用户有批处理的诉求，Hadoop被认为是更高效的系统。
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