你知道Spark技术栈由哪些核心组件组成吗？它们各自的功能和适用场景又是什么？快来一起探索吧！🔍

首先，不得不提的是Spark Core，它是整个技术栈的核心引擎，负责任务调度、内存管理和容错机制。适用于需要高性能计算的场景，比如大数据处理和分析。其次是Spark SQL，专门用于结构化数据处理，通过DataFrame和Dataset API让SQL查询更高效。非常适合金融数据分析、报表生成等场景。📈

再来看看Spark Streaming，它支持实时流式计算，特别适合物联网(IoT)数据流处理或实时监控系统。而MLlib则专注于机器学习，提供多种算法支持，适合推荐系统、用户行为预测等领域。🧠

最后是GraphX，用于图计算和社交网络分析，适合社交平台关系链挖掘等场景。🔥

Spark技术栈灵活多变，总有一款适合你的需求！🚀