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高速性：Spark 是一个基于内存计算的分布式计算框架，可以比传统的 MapReduce 作业快上几个数量级，因为它可以在内存中进行数据处理，减少了磁盘读写的开销。
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易用性：Spark 提供了丰富的 API，支持多种语言（如 Scala、Java、Python 和 R），并且提供了丰富的高级功能（如 SQL 查询、机器学习和图计算），使得用户可以轻松地开发复杂的分布式应用程序。
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弹性：Spark 提供了弹性的分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD）抽象，可以在内存中缓存数据，容错性强，可以在节点故障时自动恢复数据，保证作业的稳定执行。
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通用性：Spark 不仅支持批处理作业（如 MapReduce），还支持交互式查询、流处理和机器学习等多种应用场景，因此可以满足不同领域的需求。
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