Spark和Hadoop是两个不同的开源大数据处理框架，它们有一些区别和联系：

区别：

Spark是一个先进的内存计算引擎，可以实现更快的数据处理速度，特别适合于迭代计算和实时处理。而Hadoop是一个基于磁盘的分布式存储和计算框架，适合于大规模的批处理作业。Spark提供了更丰富的API和更灵活的编程模型，支持多种语言，如Scala、Java、Python和R等。而Hadoop主要使用MapReduce编程模型，相对较为笨拙。Spark的计算模型是基于RDD（弹性分布式数据集）的，支持多种计算操作，如map、reduce、join等。而Hadoop的计算模型是基于MapReduce的，只支持map和reduce两种操作。

联系：

Spark可以运行在Hadoop集群上，利用Hadoop的分布式文件系统HDFS存储数据。Spark还可以和Hadoop的YARN资源管理器集成，实现资源的动态分配和管理。Spark和Hadoop通常会一起使用，互补彼此的优势。例如，可以使用Spark的快速计算引擎来处理实时数据，然后将结果存储在Hadoop中进行长期存储和分析。

总的来说，Spark和Hadoop都是大数据处理领域重要的工具，各有优势，可以根据实际需求选择合适的框架或者结合使用。