Spark框架在迭代算法中的应用场景是因为其内置的弹性分布式数据集（RDD）可以在多次迭代中重复使用，从而提高了迭代算法的性能和效率。这使得Spark框架非常适合处理需要多次迭代的算法，比如图计算、机器学习算法等。通过在内存中缓存数据和实现高效的数据并行处理，Spark可以加速迭代算法的执行速度，并提高算法的可扩展性和容错性。因此，Spark框架在迭代算法中的应用场景包括但不限于图算法、机器学习算法、迭代式数据处理等。