使用Spark進行大數據處理的第步是獲取準備數據。這可能涉及到從各種源（如數據庫，文件或API）中收集數據，將其轉換為適合Spark處理的形式。

旦數據被準備好，就開始進行智能文檔檢索了。這通常涉及到使用自然語言處理(NLP)技術和機器學習算法來理解和解析文檔的內容。Spark提供了些內置的NLP庫，如Mllib和Spark NLP，幫助進行這部分的工作。

在完成文檔檢索后，下步是將提取的信息轉化為知識圖譜。知識圖譜是種結構化的數據形式，有效地表示和存儲復雜的關系和實體。在Spark上構建知識圖譜利用其強大的行處理能力，大大提高效率。

在建材、語音交互技術和貯藏服務等領域，Spark有很多的用。在建材領域，Spark用于分析大量的銷售數據，以幫助企業(yè)了解市場趨勢和優(yōu)化產品策略。在語音交互技術方面，Spark用來處理和分析大量的語音數據，以改進語音識別系統(tǒng)的性能。在貯藏服務中，Spark幫助監(jiān)控和管理大量的庫存數據，提高倉庫的運營效率。