Spark并非一种数据库，而是一种数据处理引擎，因此无法与传统数据库进行直接的成本对比。然而，我们可以从数据处理速度、处理能力、成本效益、以及适用场景等方面对Spark与传统数据库进行对比分析：
Spark通过其内存计算框架，能够加速数据处理速度。相比传统的基于磁盘的处理方法，Spark能够在内存中缓存数据，实现更快的处理和分析。
Spark支持复杂的数据处理任务，如机器学习、图处理和实时流处理等。这使得企业能够利用更多的数据资源来做更多的分析和决策。
Spark可以在大规模的集群上运行，而且可以轻松扩展。这意味着企业可以根据需要增加或减少计算资源，从而降低数据处理的成本。
综上所述，Spark与传统数据库在多个方面存在显著差异。选择哪种技术取决于具体的业务需求、数据处理需求以及成本考虑。
