Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a diferença correta entre o Apache Hadoop e o Apache Spark: A) O Hadoop realiza processamento em memória, enquanto o Spark utiliza discos locais. - Incorreto. Na verdade, o Spark realiza processamento em memória, enquanto o Hadoop, especialmente com o MapReduce, utiliza discos. B) O Spark é mais indicado para processamento em lotes, enquanto o Hadoop é otimizado para análises preditivas. - Incorreto. O Spark é mais versátil e pode realizar tanto processamento em lotes quanto em tempo real, enquanto o Hadoop é mais focado em processamento em lotes. C) O Hadoop utiliza o MapReduce, enquanto o Spark processa dados em memória, tornando-o mais rápido. - Correto. O Hadoop utiliza o modelo de programação MapReduce, que é mais lento devido ao uso de disco, enquanto o Spark processa dados em memória, o que o torna mais rápido. D) Ambos realizam processamento exclusivamente em tempo real. - Incorreto. O Hadoop é mais voltado para processamento em lotes, enquanto o Spark pode fazer processamento em tempo real, mas não exclusivamente. E) O Spark e o Hadoop não podem ser usados juntos. - Incorreto. O Spark pode ser usado em conjunto com o Hadoop, aproveitando o HDFS (Hadoop Distributed File System) para armazenamento. Portanto, a alternativa correta é: C) O Hadoop utiliza o MapReduce, enquanto o Spark processa dados em memória, tornando-o mais rápido.