Spark计算框架通过其独特的架构设计和丰富的API，极大地简化了大数据处理和分析的开发流程。以下是Spark简化开发流程的关键点：
- 简化编程模型：Spark提供了基于弹性分布式数据集（RDD）的编程模型，允许开发者用更少的代码实现复杂的数据处理逻辑。
- 支持多种编程语言：Spark支持Scala、Java、Python等多种编程语言，使得不同背景的开发者都能快速上手。
- 丰富的API和高级操作符：Spark提供了80多个高级操作符，使得构建并行应用程序变得简单。
- 支持交互式查询：Spark SQL模块支持使用SQL或Hive的HQL语言进行查询，简化了数据处理过程。
- 模块化和生态系统：Spark的模块化设计允许开发者根据需求选择合适的组件，如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等，以实现不同场景下的数据处理需求。
综上所述，Spark计算框架通过其简化编程模型、支持多种编程语言、丰富的API和高级操作符、支持交互式查询以及模块化和生态系统，极大地简化了大数据处理和分析的开发流程，使得开发者能够更加高效地处理大规模数据。