高性能：Spark框架具有高速的数据处理能力，能够执行大规模数据处理任务并快速生成结果。
可扩展性：Spark框架支持在集群环境下进行分布式计算，可以方便地扩展计算集群规模以满足不同规模数据处理需求。
多语言支持：Spark框架支持多种编程语言，包括Java、Python和Scala等，开发人员可以根据自己的喜好选择合适的编程语言来进行开发。
内存计算：Spark框架采用内存计算技术，将数据存储在内存中，可以加快数据处理速度，提高计算性能。
易用性：Spark框架提供了丰富的API和工具，使得开发人员可以快速上手，简化了分布式计算的开发流程。
容错性：Spark框架具有较高的容错性，能够自动恢复计算任务中断，保证计算结果的准确性和完整性。
生态系统丰富：Spark框架有一个强大的生态系统，包括Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib等模块，可以支持不同类型的数据处理和分析任务。