- 高速性能：Spark采用内存计算的方式，相比于传统的磁盘存储方式，能够在内存中进行更快的数据访问和计算。
- 可扩展性：Spark具有良好的可扩展性，可以在大规模分布式集群上运行，充分利用集群中的计算和存储资源。
- 容错性：Spark具备容错性，能够自动恢复和重新执行失败的任务，确保计算结果的正确性和可靠性1。
- 多种数据处理任务支持：Spark支持批处理、交互式查询、流式处理和机器学习等多种数据处理任务1。
- 多语言支持：Spark支持Scala、Java、Python和R等多种编程语言，方便开发人员使用自己熟悉的语言进行大数据处理和分析
