hadoop和spark的都是并行计算，有什么相同和区别？

相同点都是基于MR的原理来实现的。
不同点前者基于磁盘+内存，磁盘占得比重比较大，而后者侧重于内存+磁盘，内存占得比重比较大，这也是为什么Hadoop没spark速度快的根本原因，spark基于内存来做MR，而Hadoop侧重于落地到磁盘来做MR。

两者都是用mr模型来进行并行计算，hadoop的一个作业称为job，job里面分为map task和reduce task，每个task都是在自己的进程中运行的，当task结束时，进程也会结束。
spark用户提交的任务成为application，一个application对应一个sparkcontext，app中存在多个job，每触发一次action操作就会产生一个job。
这些job可以并行或串行执行，每个job中有多个stage，stage是shuffle过程中DAGSchaduler通过RDD之间的依赖关系划分job而来的，每个stage里面有多个task，组成taskset有TaskSchaduler分发到各个executor中执行，executor的生命周期是和app一样的，即使没有job运行也是存在的，所以task可以快速启动读取内存进行计算。
hadoop的job只有map和reduce操作，表达能力比较欠缺而且在mr过程中会重复的读写hdfs，造成大量的io操作，多个job需要自己管理关系。
spark的迭代计算都是在内存中进行的，API中提供了大量的RDD操作如join，groupby等，而且通过DAG图可以实现良好的容错。