Spark 开发：应用场景、技术及优势 | 全面解析

数据处理：使用 Spark 对大规模数据进行处理，包括数据清洗、转换、过滤、聚合等操作，以提取有价值的信息。

数据分析：使用 Spark 对数据进行分析，包括数据挖掘、建模、预测等操作，以提供决策支持。

机器学习：使用 Spark 实现机器学习算法，包括分类、聚类、回归等操作，以解决各种实际问题。

流处理：使用 Spark Streaming 实现流处理，以处理实时数据流，包括事件处理、实时计算等操作。

图形处理：使用 Spark GraphX 实现图形处理，以解决社交网络、网络安全、推荐系统等问题。

大数据存储：使用 Spark 对大数据进行存储和管理，包括 HDFS、Cassandra、HBase 等存储系统的集成。