spark技术栈有哪些组件，每个组件都有什么功能，适合什么应用场景

Spark 技术栈包括以下组件：

1. Spark Core：Spark 核心组件，提供了 Spark 项目的基本功能，包括任务调度、内存管理、错误处理等。

2. Spark SQL：Spark SQL 允许在 Spark 上进行结构化数据处理和分析，支持 SQL 和 DataFrame API 两种方式。

3. Spark Streaming：Spark Streaming 可以将实时数据以微批处理的方式进行处理，支持多种数据源和数据格式。

4. MLlib：MLlib 是 Spark 的机器学习库，提供了常见的机器学习算法和工具，包括分类、回归、聚类和协同过滤等。

5. GraphX：GraphX 是 Spark 的图形计算库，提供了图形计算中的顶点和边的操作接口，支持并行图计算和图形可视化。

每个组件的主要功能和适用场景如下：

1. Spark Core：适用于需要基本功能支持的所有场景，如数据处理、机器学习和图形计算等。

2. Spark SQL：适用于需要进行结构化数据处理和分析的场景，如数据仓库、数据分析和数据挖掘等。

3. Spark Streaming：适用于需要实时数据处理的场景，如实时数据分析、实时监控和实时推荐等。

4. MLlib：适用于需要进行机器学习的场景，如分类、回归、聚类和协同过滤等。

5. GraphX：适用于需要进行图形计算的场景，如社交网络分析、网络拓扑分析和路径规划等。