ELK 是一个由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 组成的开源数据分析平台，用于实时搜索、日志文件收集和分析。

ELK 在 Spark 集群的应用主要有以下几个方面。

1. Spark 日志收集和分析
ELK 可以用于收集和分析 Spark 生成的日志数据。通过使用 Logstash 将 Spark 生成的日志数据实时发送到 Elasticsearch，然后使用 Kibana 可以对这些日志数据进行搜索、分析和可视化。这能帮助开发人员追踪 Spark 应用程序在集群中的运行情况，监控资源使用率和性能瓶颈，并进行故障排查和优化。

2. 监控 Spark 应用程序
ELK 可以对 Spark 应用程序进行监控。通过使用 Logstash 收集 Spark 的监控指标，并将这些指标发送到 Elasticsearch 中。然后可以使用 Kibana 对这些指标进行实时监控和可视化。可以监控 Spark 应用程序的 CPU 使用率、内存使用率、任务执行耗时、数据大小等指标，以便及时发现潜在的性能问题和瓶颈。

3. 分析 Spark 应用程序的运行日志
ELK 可以帮助分析 Spark 应用程序的运行日志。通过使用 Logstash 收集 Spark 的应用程序日志，并将这些日志数据发送到 Elasticsearch 中。然后可以使用 Elasticsearch 提供的强大的搜索和聚合功能对这些日志数据进行分析。可以通过搜索日志数据来查找特定事件、异常或错误，以便于对 Spark 应用程序的行为进行监控和分析。

4. 可视化 Spark 运行情况和结果
ELK 可以帮助可视化 Spark 运行情况和计算结果。使用 Kibana 可以创建仪表板，将 Spark 应用程序的运行情况和计算结果以图表和表格的形式展示出来。这可以帮助开发人员和运营人员更直观地了解 Spark 应用程序的运行情况，并及时发现潜在的问题和优化点。

总之，通过将 ELK 与 Spark 集群集成，可以实现对 Spark 应用程序的实时监控、日志收集和分析，以及运行情况和结果的可视化展示，从而提高应用程序的性能和可靠性，帮助开发人员更好地了解和优化 Spark 应用程序的运行。