Spark核心原理及应用场景介绍
Spark 具有广泛的应用场景，包括：
1. 大规模数据处理和分析： Spark 可以处理大量数据，并且可以通过并行执行计算任务来提高处理效率。它可以应用于各种领域的数据处理和分析，如金融、电信、医疗等。
2. 流处理： Spark Streaming 可以处理实时数据流，并将其转换为可供分析和存储的批处理数据。它可以应用于各种实时数据分析场景，如在线广告、网络安全等。
3. 机器学习： Spark 提供了机器学习库（如 MLlib ），可以支持各种机器学习算法和模型训练。它可以应用于各种机器学习应用场景，如推荐系统、图像识别等。
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