SPARK: java.lang.IllegalStateException:找不到任何构建目录

Spark是一个快速而通用的分布式计算系统。它旨在通过支持大规模数据处理应用程序的高效性和容错性，使得分布式计算变得容易。Spark可以在Hadoop集群上运行，也可以在独立模式下运行。它提供了一种简单的编程接口，可以用于处理大规模数据集的并行计算。Spark的核心概念是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD），它是可以在并行计算中被分割、缓存和操作的不可变分布式集合。

分类： Spark可以分为以下几个模块：

1. Spark Core：Spark的核心功能，包括RDD、任务调度、内存管理等。
2. Spark SQL：用于处理结构化数据的模块，支持SQL查询和结构化数据的读写。
3. Spark Streaming：用于实时数据流处理的模块，可以从各种数据源接收数据，并对其进行处理和分析。
4. MLlib：机器学习库，提供了常见的机器学习算法和工具。
5. GraphX：用于图计算的模块，支持图的创建、操作和算法。

优势：

1. 速度快：Spark采用了内存计算技术，相比于传统的基于磁盘的计算框架，速度更快。
2. 容错性强：Spark具有容错性，可以自动恢复计算过程中出现的错误。
3. 灵活性高：Spark提供了丰富的API，支持多种编程语言，如Scala、Java、Python和R，开发者可以根据自己的喜好和需求选择合适的语言进行开发。
4. 生态系统丰富：Spark生态系统非常庞大，有许多与Spark配套的工具和库，可以满足各种数据处理和分析的需求。

应用场景： Spark在各种领域有广泛的应用，例如：

1. 大数据处理：Spark可以处理大规模的数据集，支持复杂的数据处理和分析任务，如数据清洗、特征提取、数据挖掘等。
2. 实时数据流处理：Spark Streaming模块可以用于实时数据的处理和分析，如实时监控、实时报警等。
3. 机器学习：Spark的MLlib模块提供了丰富的机器学习算法和工具，可以用于构建和训练机器学习模型。
4. 图计算：Spark的GraphX模块可以用于图的创建、操作和算法，适用于社交网络分析、推荐系统等领域。

推荐的腾讯云相关产品：

1. 云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
2. 弹性MapReduce（EMR）：https://cloud.tencent.com/product/emr
3. 数据仓库（CDW）：https://cloud.tencent.com/product/cdw
4. 实时计算（TDSR）：https://cloud.tencent.com/product/tdsr

以上是关于Spark的完善且全面的答案，希望能对你有所帮助。