SPARKの主な用途は以下の通りです。 データ分析: SPARKは大規模なデータセットを迅速に処理するためのフレームワークで、データ分析やビッグデータ処理に広く利用されています。 機械学習: SPARK MLlibを使用することで、機械学習アルゴリズムを簡単に実装し、モデルのトレーニングや評価が可能です。 ストリーミングデータ処理: SPARK Streamingを利用して、リアルタイムでデータを処理し、即座に分析結果を得ることができます。 ETLプロセス: データの抽出、変換、ロード（ETL）を効率的に行うためのツールとしても活用されています。 データ可視化: SPARKは他の可視化ツールと連携することで、データの視覚的な分析をサポートします。 これらの用途により、SPARKはデータサイエンスやビッグデータの分野で非常に人気があります。