spark适用于哪些场景
Spark适用于以下场景：
1. 需要快速处理大数据：Spark通过内存计算能力可以极大地提高大数据处理速度。
2. 需要多次操作特定数据集的应用场合：Spark适用于数据量不大，但要求实时统计分析的需求。
3. 基于大数据的SQL查询、流式计算，图计算，机器学习的场景。
4. 支持Java，Scala，Python，R语言的场景。
Spark与Hadoop的根本差异在于，Spark基于内存计算，而Hadoop基于磁盘计算。因此，在迭代计算、多并行、多数据复用的场景（如机器学习、数据挖掘）中，Spark更适合。
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