Spark框架在迭代算法中的應用場景是因為其內置的彈性分布式數據集（RDD）可以在多次迭代中重復使用，從而提高了迭代算法的性能和效率。這使得Spark框架非常適合處理需要多次迭代的算法，比如圖計算、機器學習算法等。通過在內存中緩存數據和實現高效的數據并行處理，Spark可以加速迭代算法的執行速度，并提高算法的可擴展性和容錯性。因此，Spark框架在迭代算法中的應用場景包括但不限于圖算法、機器學習算法、迭代式數據處理等。
