SparkSQL优化适用于多种大数据处理场景，特别是那些需要快速处理大量数据、进行复杂数据分析和实时数据处理的场景。以下是SparkSQL优化适用的具体应用场景：
- 数据仓库：SparkSQL可以作为数据仓库解决方案，用于存储和查询大量数据。
- ETL（Extract, Transform, Load）：SparkSQL可以用于数据抽取、转换和加载过程。
- 交互式分析：SparkSQL提供了快速的交互式查询能力，适用于需要快速响应的分析场景。
- 机器学习：SparkSQL可以与Spark MLlib集成，用于特征工程和数据预处理。
综上所述，SparkSQL优化适用于数据仓库、ETL处理、交互式分析和机器学习等大数据处理场景，能够有效提升数据处理效率。