Spark框架在迭代算法中的應用場景是因為其內置的彈性分布式數據集(RDD)可以在多次迭代中重復使用,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,比如圖計算、機器學習算法等。通過在內存中緩存數據和實現高效的數據并行處理,Spark可以加速迭代算法的執行速度,并提高算法的可擴展性和容錯性。因此,Spark框架在迭代算法中的應用場景包括但不限于圖算法、機器學習算法、迭代式數據處理等。
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