Spark框架在大数据处理中的应用场景包括但不限于以下几个方面：
数据清洗和转换：Spark可以用于处理大规模的数据清洗和转换工作，如数据清洗、数据格式转换、数据合并等。
数据分析和挖掘：Spark可以用于进行大规模数据分析和挖掘工作，如数据统计、数据挖掘、机器学习等。
实时数据处理：Spark支持实时数据处理，可以进行实时数据的处理和分析，如实时日志分析、实时推荐系统等。
批量数据处理：Spark支持大规模的批量数据处理，可以进行离线数据分析和处理，如数据集成、数据清洗、数据转换等。
图计算：Spark支持图计算框架GraphX，可以用于处理大规模图数据，如社交网络分析、网络拓扑分析等。
总的来说，Spark框架在大数据处理中的应用场景非常广泛，可以应用于各种大规模数据处理和分析任务。
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