Python Spark的特点有以下几个：
1. 高效性：Python Spark使用内存计算技术，能够在大数据处理过程中提供高速的计算和数据处理能力。
2. 易用性：Python Spark提供了简洁的API，使得开发者可以使用Python编写Spark应用程序，而无需学习复杂的Java或Scala语法。
3. 扩展性：Python Spark提供了丰富的扩展库和工具，可以与其他大数据处理框架（如Hadoop、Hive等）无缝集成，以满足不同的数据处理需求。
4. 并行处理：Python Spark支持并行处理，可以将大数据分成多个分区并同时处理，以提高处理效率。
5. 实时数据处理：Python Spark提供了实时数据处理功能，可以处理流式数据，并具备低延迟和高容错性的特点。
6. 弹性伸缩：Python Spark可以根据数据量的变化自动调整集群的规模，以保证处理的效率和稳定性。
7. 机器学习支持：Python Spark集成了机器学习库MLlib，提供了丰富的机器学习算法和工具，方便开发者进行机器学习任务的处理和分析。
8. 社区活跃：Python Spark拥有庞大的用户社区和开发者社区，提供了丰富的文档和教程资源，方便开发者学习和使用。