Spark框架在迭代算法中的應(yīng)用場(chǎng)景是因?yàn)槠鋬?nèi)置的彈性分布式數(shù)據(jù)集（RDD）可以在多次迭代中重復(fù)使用，從而提高了迭代算法的性能和效率。這使得Spark框架非常適合處理需要多次迭代的算法，比如圖計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等。通過在內(nèi)存中緩存數(shù)據(jù)和實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)并行處理，Spark可以加速迭代算法的執(zhí)行速度，并提高算法的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)性。因此，Spark框架在迭代算法中的應(yīng)用場(chǎng)景包括但不限于圖算法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法、迭代式數(shù)據(jù)處理等。
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