Hadoop和Scala是大数据领域中的两个重要概念，但它们并不直接构成一对直接的“区别”关系。实际上，Scala是一种编程语言，而Hadoop是一个大数据处理框架。Scala被用作Spark框架的主要编程语言，Spark是基于内存计算的大数据分析引擎，可以与Hadoop的HDFS集成使用。以下是关于Hadoop和Scala的相关信息：

Hadoop定义：Hadoop是一个分布式系统基础架构，允许开发者在不需要了解分布式系统底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。主要组件：HDFS：提供高容错性的分布式文件系统。MapReduce：一个分布式计算模型，用于大规模数据集的并行处理。YARN：资源管理系统，负责为各种应用程序分配和管理集群资源。Scala定义：Scala是一种运行在Java虚拟机（JVM）上的编程语言，它结合了面向对象编程和函数式编程的特性。与Hadoop的关系：Scala是Apache Spark的主要编程语言，Spark是一个大数据处理框架，可以在Hadoop的HDFS上运行，提供比MapReduce更快的数据处理速度。大数据框架Hadoop和Scala的关系Scala与Hadoop集群的集成：Scala与Hadoop集群的集成主要体现在Spark框架上。Spark是用Scala编写的，能够利用Hadoop的HDFS进行数据存储，并通过Spark进行快速的数据处理和分析。选择Scala与Hadoop的原因：选择Scala与Hadoop的原因在于，Scala的语法简洁，能够提高开发效率，同时Spark框架的内存计算模型使得大数据处理速度大大加快。

Hadoop大数据处理框架，提供了稳定且可扩展的数据处理能力，而Scala作为Spark的主要编程语言，为大数据处理提供了高效且灵活的解决方案。