更快的数据处理速度：Spark使用内存计算和弹性数据集（RDD）的概念，使得数据处理速度比Hadoop更快。

更广泛的数据处理功能：Spark支持更多类型的数据处理操作，包括流处理、机器学习、图形处理等，而Hadoop主要用于批处理。

更好的容错性：Spark的RDD可以容忍节点故障，而Hadoop需要重新计算整个作业。

更方便的编程接口：Spark提供了更灵活和方便的编程接口，如Spark SQL、Spark Streaming等，使得开发人员可以更轻松地进行数据处理。

更低的资源消耗：由于Spark使用内存计算，可以减少对硬盘的读写频率，从而减少资源消耗。