Spark是大數據技術中數據計算處理的王者，能夠一次處理PB級的數據，分布在數千個協作的物理或虛擬服務器集群中，它有一套廣泛的開發者庫和API，並且支持Java，Python，R和Scala等語言，其靈活的特性，適合各種環境，以下是Spark最常見的兩種應用場景：

離線場景：可以以時間為維度，幾年的數據集，或者以業務為維度，某個領域的大數據集等，這種數據我們一般叫做離線數據，或者冷數據。

實時場景：網站埋點、實時從前端頁面傳輸過來的數據、業務系統或物理硬件實時傳輸過來的數據、硬件信號或者圖像數據等，需要實時去計算處理並且返回結果的數據。

Spark是為數據科學設計的，數據科學家將Spark納入其應用程序，能夠處理包括跨大型數據集的交互式查詢，來自傳感器或金融系統的流數據以及機器學習任務，且Spark將數據集緩存在內存中的能力大大加快了叠代數據處理速度，使得Spark成為實現叠代的MapReduce算法的理想處理引擎。

Spark是為大數據工程師設計的，在強大的計算能力和優秀的架構設計面前，可以讓數據工程師在不管是離線情景下還是實時的業務需求下，都可以放心的選擇使用Spark。

Spark因其自身優勢，發展勢頭迅猛，目前幾乎所有一站式大數據平臺都已集成了Spark，很多行業也都正在用Spark來改善他們的業務，以下是Spark在一些行業的具體用途：

保險行業：通過使用Spark的機器學習功能來處理和分析所有索賠，優化索賠報銷流程。

醫療保健：使用Spark Core，Streaming和SQL構建病人護理系統。

零售業：使用Spark分析銷售點數據和優惠券使用情況。

互聯網：使用Spark的ML功能來識別虛假的配置文件，並增強他們向客戶展示的產品匹配。

銀行業：使用機器學習模型來預測某些金融產品的零售×××的資料。

政府：分析地理，時間和財政支出。

科學研究：通過時間，深度，地理分析地震事件來預測未來的事件。

投資銀行：分析日內股價以預測未來的價格走勢。

地理空間分析：按時間和地理分析Uber旅行，以預測未來的需求和定價。

Twitter情緒分析：分析大量的推文，以確定特定組織和產品的積極，消極或中立的情緒。

航空公司：建立預測航空旅行延誤的模型。

設備：預測建築物超過臨界溫度的可能性。

Spark是大數據技術棧中重要框架技術，是專為大規模數據處理而設計的快速通用的計算引擎，能夠支持分布式數據集上的叠代作用，且對Hadoop進行補充，是一個高速發展應用廣泛的生態系統。

Spark應用領域廣泛，能做什麽呢？