Spark大數(shù)據(jù)平臺涵蓋了許多有用的大數(shù)據(jù)分析工具，以下是一些常見的：

1. Spark SQL：用于處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行查詢、聚合、排序等操作。

2. Spark MLlib：提供了機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的庫，包括分類、回歸、聚類、降維等算法。

3. Spark Streaming：用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，可以處理來自各種源的數(shù)據(jù)流，如Twitter、Facebook等。

4. Spark GraphX：用于圖計(jì)算，可以處理圖形數(shù)據(jù)，如社交網(wǎng)絡(luò)分析、推薦系統(tǒng)等。

5. Spark DataFrames：類似于Hadoop的MapReduce，但更靈活，可以處理更復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

6. Spark Core：是Spark的核心組件，提供了底層的并行計(jì)算引擎。

7. Spark Datasets：提供了一種更易用的API來創(chuàng)建和操作數(shù)據(jù)集。

8. Spark GraphX：用于圖計(jì)算，可以處理圖形數(shù)據(jù)，如社交網(wǎng)絡(luò)分析、推薦系統(tǒng)等。

9. Spark MLlib：提供了機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘的庫，包括分類、回歸、聚類、降維等算法。

10. Spark Streaming：用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理，可以處理來自各種源的數(shù)據(jù)流，如Twitter、Facebook等。