Spark 不需要依賴 Hadoop，但它可以與 Hadoop 集成來提供更強大的功能和更廣泛的數(shù)據(jù)處理能力。

　　Spark 是一個獨立的大數(shù)據(jù)處理框架，它提供了高速的數(shù)據(jù)處理和分析能力，并支持在內(nèi)存中進行數(shù)據(jù)操作，從而實現(xiàn)了比傳統(tǒng)的批處理框架更快的處理速度。Spark 的核心是其計算引擎，它可以在獨立模式下運行，而不依賴于任何其他分布式系統(tǒng)。

　　然而，Spark 也可以與 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中的其他組件和工具進行集成，以提供更豐富的功能和更廣泛的數(shù)據(jù)處理能力。常見的集成方式包括：

　　HDFS(Hadoop Distributed File System)：Spark 可以從 HDFS 中讀取和寫入數(shù)據(jù)，利用 HDFS 的分布式文件系統(tǒng)來存儲和管理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。

　　YARN(Yet Another Resource Negotiator)：Spark 可以在 YARN 上運行，以便有效地管理集群資源和調(diào)度 Spark 應用程序的任務。

　　Hive：Spark 可以通過 Hive 訪問 Hive 表和元數(shù)據(jù)，從而可以在 Spark 中使用 HiveQL 進行數(shù)據(jù)查詢和分析。

　　HBase：Spark 可以與 HBase 集成，以實現(xiàn)對 HBase 中存儲的數(shù)據(jù)進行高速的分析和處理。

　　Kafka：Spark 可以通過集成 Kafka 來實現(xiàn)對實時數(shù)據(jù)流的處理和分析。

　　通過與 Hadoop 的集成，Spark 可以利用 Hadoop 生態(tài)系統(tǒng)中已有的數(shù)據(jù)存儲、資源管理和數(shù)據(jù)處理工具，進一步擴展其功能和應用場景。但請注意，Spark 也可以獨立于 Hadoop 運行，使用其自身的資源管理和存儲系統(tǒng)，以滿足不同的需求。

　　總之，Spark 不需要依賴 Hadoop，但與 Hadoop 的集成可以為用戶提供更廣泛的數(shù)據(jù)處理能力和更強大的功能。根據(jù)具體的需求和現(xiàn)有的技術棧，可以選擇是否與 Hadoop 進行集成。