Spark框架的主要功能包括：
高效的数据处理：Spark提供了弹性分布式数据集（RDD）抽象，可以在内存中高效地处理大规模数据集。Spark还支持数据分析、数据挖掘、机器学习等各种数据处理任务。
内存计算：Spark将数据保存在内存中，可以加快数据处理的速度，比传统的基于磁盘的数据处理框架更快。
分布式计算：Spark可以在集群上分布式运行，可以在多台机器上同时处理数据，提高计算效率。
多语言支持：Spark支持多种编程语言，如Scala、Java、Python和R，开发者可以选择最熟悉的语言来编写Spark应用程序。
支持多种数据源：Spark可以连接多种数据源，如HDFS、HBase、Cassandra、JDBC等，方便用户从不同的数据源中读取数据。
支持流式处理：Spark Streaming可以实时处理数据流，支持复杂的事件处理和流处理任务。
总的来说，Spark框架主要提供了高效的数据处理、内存计算、分布式计算、多语言支持、多数据源支持和流式处理等功能，可以帮助用户更高效地处理大规模数据。