Hadoop是個(gè)開(kāi)源的分布式計(jì)算框架，主要處理海量數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算。它的特點(diǎn)是能處理PB級(jí)別的數(shù)據(jù)，且具有高容錯(cuò)性。然而，Hadoop對(duì)于實(shí)時(shí)計(jì)算的支持相對(duì)較弱。

Spark則是個(gè)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的快速通用的計(jì)算引擎。相比于Hadoop，Spark的最大優(yōu)勢(shì)在于其內(nèi)存計(jì)算特性，使得數(shù)據(jù)處理速度大大提高。Spark提供了豐富的編程接口，支持多種語(yǔ)言，使用起來(lái)更加靈活方便。但Spark對(duì)硬件資源的需求較高，數(shù)據(jù)量過(guò)大，可能會(huì)面臨內(nèi)存不足的問(wèn)題。

回到你提到的高速鐵路智能化運(yùn)維管理系統(tǒng)，你處理的數(shù)據(jù)量非常大，接受定的延遲，Hadoop可能是個(gè)不錯(cuò)的選擇。而你更注重?cái)?shù)據(jù)處理的速度和效率，或者進(jìn)行復(fù)雜的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析，Spark可能更適合你。

至于智檢、家庭醫(yī)生、快遞等領(lǐng)域，具體選擇Hadoop是Spark，看具體的業(yè)務(wù)需求。是快速響用戶查詢的家庭醫(yī)生服務(wù)，可能就采用Spark來(lái)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析。而在處理大量物流信息的快遞領(lǐng)域，由于數(shù)據(jù)量巨大，可能利用Hadoop的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力。