Spark 是一種與 Hadoop 相似的開源集群計算環境，是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，現已形成一個高速發展應用廣泛的生態系統，主要應用場景如下：

　　1. Spark是基於內存的叠代計算框架，適用於需要多次操作特定數據集的應用場合。需要反復操作的次數越多，所需讀取的數據量越大，受益越大，數據量小但是計算密集度較大的場合，受益就相對較小;

　　2. 由於RDD的特性，Spark不適用那種異步細粒度更新狀態的應用，例如web服務的存儲或者是增量的web爬蟲和索引。就是對於那種增量修改的應用模型不適合：

　　3. 數據量不是特別大，但是要求實時統計分析需求。

　　滿足以上條件的均可采用Spark技術進行處理，在實際應用中，目前大數據在互聯網公司主要應用在廣告、報表、推薦系統等業務上，在廣告業務方面需要大數據做應用分析、效果分析、定向優化等，在推薦系統方面則需要大數據優化相關排名、個性化推薦以及熱點點擊分析等。

　　這些應用場景的普遍特點是計算量大、效率要求高，Spark恰恰可以滿足這些要求，該項目一經推出便受到開源社區的廣泛關註和好評，並在近兩年內發展成為大數據處理領域炙手可熱的開源項目。

　　Spark使用Scala語言進行實現，它是一種面向對象、函數式編程語言，能夠像操作本地集合對象一樣輕松地操作分布式數據集，具有運行速度快、易用性好、通用性強以及隨處運行等特點，適合大多數批處理工作，並已成為大數據時代企業大數據處理優選技術，其中有代表性企業有騰訊、Yahoo、淘寶以及優酷土豆等。

淺聊Spark的應用場景有哪些？