Spark计算框架具有以下优势：
- 高效性：通过将数据存储在内存中，Spark避免了频繁的磁盘I/O操作，显著提高了数据处理速度。
- 易用性：Spark提供了丰富的API，支持多种编程语言，如Scala、Java、Python等，便于开发者快速上手。
- 复杂分析能力：Spark支持实时流处理、图计算、机器学习等复杂的数据分析任务。
- 容错性：采用RDD（弹性分布式数据集）的概念，Spark能够在节点出现故障时自动重新计算，保证数据的正确性和完整性。
- 兼容性：Spark能够与大数据生态中的其他组件无缝集成，如Hadoop的YARN、Apache Mesos等。
综上所述，Spark计算框架以其高效性、易用性、复杂分析能力、容错性和兼容性，成为大数据处理领域的领先框架之一。