高性能：Spark采用内存计算技术，能够将数据加载到内存中进行处理，从而大大加快数据处理速度，具有比传统的MapReduce框架更高的性能。
容错性：Spark框架具有良好的容错机制，能够在节点故障时自动恢复，保证数据处理的可靠性。
多种数据处理方式：Spark支持多种数据处理方式，包括批处理、流处理、图计算等，能够满足不同数据处理场景的需求。
易于使用：Spark提供丰富的API和开发工具，开发人员可以使用多种语言（如Scala、Java、Python）来编写Spark应用程序，易于上手和使用。
生态系统丰富：Spark生态系统非常丰富，包括Spark SQL、Spark Streaming、MLlib、GraphX等组件，能够满足各种数据处理需求。
分布式计算：Spark框架基于分布式计算模型，能够有效地处理大规模数据，并且能够横向扩展，提高计算性能。
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