垃圾焚燒發(fā)電項目使用Spark進行實時流處理，對垃圾焚燒發(fā)電過程中的各種參數(shù)（如溫度、壓力等）進行實時監(jiān)控和分析利用Spark的機器學習庫MLlib，建立預測模型來預測焚燒效果和設備故障，提前進行維護，減少停機時間。

在地鐵運營管理中使用Spark對大量的乘客流量數(shù)據(jù)進行分析，預測高峰期和低谷期，更好地調配資源。通過數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)某些站點的人流特征，為站點規(guī)劃提供依據(jù)。

對于線上支付領域，Spark幫助我司快速處理海量的交易數(shù)據(jù)，實時監(jiān)測異常交易行為，有效防止欺詐。Spark的MLlib用于構建信用評分模型，幫助我司評估用戶的支付風險。

在育兒早教平臺上，Spark幫助我司處理和分析用戶的行為數(shù)據(jù)，了解用戶的需求和喜好，為我司提供個性化推薦。通過分析用戶的學習進度和成果優(yōu)化教學內容和方法，提高教學質量。