Hadoop和Spark都是用于大数据处理的开源分布式计算框架，具有不同的特点和用途。

Hadoop是一个基于分布式文件系统（HDFS）和MapReduce计算模型的框架。它可以有效地存储和处理大规模数据集，适用于批处理任务。Hadoop的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）和YARN（Yet Another Resource Negotiator）。HDFS负责将数据分散存储在多个节点上，而YARN管理计算资源和作业的调度。Hadoop生态系统还有许多相关工具和技术，如Hive、Pig和HBase等，可以帮助用户进行查询、数据处理和存储。

相比之下，Spark是一个快速且通用的大数据处理引擎，提供了更广泛的计算功能和更低的延迟。Spark的核心概念是弹性分布式数据集（RDD），它允许在内存中高效地并行计算数据。Spark提供了丰富的API，包括Scala、Java、Python和R，支持批处理、交互式查询、机器学习和流处理等多种应用场景。此外，Spark还提供了Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib和Spark GraphX等库，用于处理结构化数据、流数据、机器学习和图计算。

Hadoop和Spark的选择取决于具体的需求和场景。如果需要进行大规模批处理任务，并且对数据一致性和可靠性要求较高，Hadoop是一个不错的选择。而如果需要更快速的数据处理、低延迟的交互式查询或实时流处理，Spark则更适合。一些应用场景中，Hadoop和Spark也可以结合使用，例如使用Hadoop来进行数据存储和批处理，然后通过Spark进行更快速的数据分析和查询。

需要注意的是，无论是Hadoop还是Spark，它们都需要在集群环境下运行，具备一定的硬件和网络资源。同时，为了充分利用它们的优势和功能，使用者还需要学习相应的编程模型，如MapReduce或RDD，并了解相关的生态系统工具和技术。

学习Hadoop和Spark可以按照以下步骤进行：

1. 掌握基础知识：了解分布式系统的概念、大数据处理的挑战以及Hadoop和Spark的发展历程。可以通过阅读相关书籍、教程或在线资源来建立起对这些概念的基本了解。

2. 搭建实验环境：为了学习和实践Hadoop和Spark，需要搭建一个可以模拟分布式环境的实验环境。可以使用虚拟机或云服务提供商（如AWS、Azure等）来创建多个节点的集群，并安装配置Hadoop和Spark。

3. 学习核心概念：深入学习Hadoop和Spark的核心概念、组件和架构。对于Hadoop，重点学习HDFS的文件存储和复制机制，以及MapReduce计算模型；对于Spark，主要学习RDD的概念、Spark的计算模型和核心API。

4. 学习编程模型和API：根据自己的编程语言选择（如Java、Scala、Python或R），学习Hadoop和Spark的编程模型和相应的API。掌握基本的数据读写、计算和分析操作，并了解如何编写MapReduce作业或基于RDD的Spark应用程序。

5. 实践项目：通过实际的项目来巩固所学知识。可以尝试用Hadoop进行批处理数据分析和处理，或者使用Spark进行实时数据处理和机器学习任务。通过项目实践，加深对Hadoop和Spark的理解，并积累经验。

6. 学习生态系统工具和技术：了解Hadoop和Spark的生态系统工具和技术，如Hive、Pig、HBase、Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等。这些工具可以帮助更方便地进行数据处理、查询、存储和分析。

7. 参考资源：参考书籍、在线教程和文档是学习Hadoop和Spark的重要资源。以下是一些常用的学习资源：

8. Hadoop官方文档：https://Hadoop.apache.org/documentation/

9. Spark官方文档：https://Spark.apache.org/documentation.html

10. 《Hadoop权威指南》（Hadoop: The Definitive Guide）一书

11. 《Spark快速大数据分析》（Learning Spark）一书

12. 在线教程和培训平台，如Coursera、edX和Udacity等提供的相关课程

请注意，在学习过程中要保持实践和探索的精神，多进行实际操作和项目练习，通过实践来加深理解并发现更多应用场景。