答案：Apache Hadoop和Apache Spark是两个非常流行的大数据处理框架，它们有以下几个主要区别：

数据处理方式：Hadoop使用基于磁盘的批处理模式，而Spark使用内存中的数据处理模式。这意味着，在相同的硬件条件下，Spark可以比Hadoop更快地处理数据。

数据处理能力：Hadoop适合处理大规模离线数据处理，如批量ETL和数据仓库等。而Spark则适合处理实时数据流，如实时流处理和机器学习等。

编程模型：Hadoop使用MapReduce编程模型，而Spark使用RDD（Resilient Distributed Dataset）编程模型。RDD是一种具有容错性的分布式数据集合，可以被并行操作。

部署模式：Hadoop通常在集群模式下部署，而Spark则可以在本地模式或集群模式下运行。

需要注意的是，Hadoop和Spark并不是互斥的，它们可以相互结合使用，以充分利用各自的优势。例如，可以使用Hadoop来处理批量离线数据，然后将结果存储在HDFS中，并使用Spark来进行实时流处理和机器学习等操作