117笔记问答Spark的使用场景非常广泛，包括以下几个方面：
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批处理：Spark可以处理大规模的数据集，并提供了丰富的数据处理和转换功能，适用于各种批处理任务，如数据清洗、ETL、数据分析等。
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实时流处理：Spark的流处理模块Spark Streaming可以实时处理数据流，并提供了低延迟的处理能力，适用于实时推荐、实时分析、日志处理等应用场景。
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机器学习：Spark提供了机器学习库MLlib，包括各种常用的机器学习算法和工具，可以在大规模数据上进行机器学习任务，如分类、回归、聚类、推荐等。
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图计算：Spark的图计算库GraphX可以处理大规模图结构数据，并提供了各种图算法和操作，适用于社交网络分析、网络图谱等应用。
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SQL查询：Spark支持使用SQL进行数据查询和分析，可以直接在Spark上运行SQL查询，与传统的关系型数据库类似，适用于数据分析和报表生成等任务。
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分布式文件系统：Spark可以与分布式文件系统（如HDFS）集成，可以直接读取和处理分布式文件系统中的数据，适用于大规模数据集的处理和分析。
总的来说，Spark适用于大规模数据的处理和分析，支持多种类型的数据处理和计算任务，包括批处理、实时流处理、机器学习、图计算等领域。