Spark推荐算法对数据的要求主要包括数据量、数据质量和数据格式等方面。具体如下：
数据量
Spark推荐算法适用于大规模数据集的处理，能够有效处理PB级别的数据，并具有良好的扩展性。
数据质量
- 稀疏性：推荐系统中的用户-物品评分矩阵通常非常稀疏，大部分用户对大部分物品没有评分。Spark的ALS算法通过矩阵分解技术能够处理这种稀疏性，但需要足够的数据来训练模型。
- 冷启动问题：对于新用户或新物品，由于缺乏评分数据，难以进行有效推荐。这需要通过内容过滤、基于属性的推荐或利用外部信息来解决。
数据格式
- 推荐算法通常需要用户-物品交互数据，如评分、购买记录等。这些数据需要被转换成适合算法处理的格式，如CSV、JSON等。在Spark中，这些数据可以被加载到RDD（弹性分布式数据集）或DataFrame中，以便进行进一步的分析和处理。
算法适用性
Spark的推荐算法，如ALS，适用于基于矩阵分解的推荐系统，能够处理大规模稀疏矩阵，并通过训练模型来学习用户和物品的潜在特征，以生成个性化的推荐。
通过以上分析，可以看出Spark推荐算法对数据的要求是全面的，不仅需要数据量大，还需要数据质量高，格式适合。这些要求共同保证了推荐系统的推荐效果和效率。