SQL递归函数在大数据处理中的应用场景主要包括以下几个方面：
分层数据查询：在大数据处理中，通常需要对具有层级关系的数据进行查询。例如，组织结构、产品类别等。递归函数可以帮助我们快速地查询到特定层级的数据，而无需进行多次连接查询。
路径查找：在分析具有路径或者树形结构的数据时，递归函数可以帮助我们快速地找到从根节点到叶子节点的路径。例如，查找员工的上级领导、商品的分类路径等。
层次分析：在分析具有层次结构的数据时，递归函数可以帮助我们计算每个节点的层次值。例如，计算员工的级别、商品的层次等。
树形结构的遍历：在处理具有树形结构的数据时，递归函数可以帮助我们遍历整个树，获取所有节点的信息。例如，获取所有部门的列表、获取所有商品分类的列表等。
数据汇总与统计：在大数据处理中，通常需要对数据进行汇总和统计。递归函数可以帮助我们快速地计算具有层级关系的数据的汇总值。例如，计算每个部门的销售额、每个产品类别的销量等。
数据清洗与转换：在处理大数据时，通常需要对数据进行清洗和转换。递归函数可以帮助我们将具有层级关系的数据转换为其他格式，以便于进一步的分析和处理。例如，将部门层级转换为部门路径、将产品分类转换为分类路径等。
总之，在大数据处理中，SQL递归函数可以帮助我们更高效地处理具有层级关系的数据，提高数据分析和处理的效率。
