Spark是大資料技術中資料計算處理的王者，能夠一次處理PB級的資料，分佈在數千個協作的物理或虛擬伺服器叢集中，它有一套廣泛的開發者庫和API，並且支援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，幾年的資料集，或者以業務為維度，某個領域的大資料集等，這種資料我們一般叫做離線資料，或者冷資料。

實時場景：網站埋點、實時從前端頁面傳輸過來的資料、業務系統或物理硬體實時傳輸過來的資料、硬體訊號或者影象資料等，需要實時去計算處理並且返回結果的資料。

Spark是為資料科學設計的，資料科學家將Spark納入其應用程式，能夠處理包括跨大型資料集的互動式查詢，來自感測器或金融系統的流資料以及機器學習任務，且Spark將資料集快取在記憶體中的能力大大加快了迭代資料處理速度，使得Spark成為實現迭代的MapReduce演算法的理想處理引擎。

Spark是為大資料工程師設計的，在強大的計算能力和優秀的架構設計面前，可以讓資料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資料平臺都已集成了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分析銷售點資料和優惠券使用情況。

網際網路：使用Spark的ML功能來識別虛假的配置檔案，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銀行客戶的資料。

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。

裝置：預測建築物超過臨界溫度的可能性。