.Spark是基于内存计算的大数据计算平台，阐述Spark的主要特点

Spark是一种基于内存计算的大数据计算平台，它的主要特点如下：

1. 速度快：Spark采用内存计算，能够在内存中缓存数据，从而避免了频繁的磁盘读写，大大提高了计算速度。

2. 易于使用：Spark提供了丰富的API，支持Java、Scala、Python和R等多种编程语言，使得开发人员可以更加方便地进行数据处理和分析。

3. 可扩展性强：Spark支持分布式计算，可以在集群中进行数据处理和分析，并且可以根据需要动态地扩展计算节点，从而满足不同规模数据处理的需求。

4. 支持多种数据源：Spark支持多种数据源，包括HDFS、Cassandra、HBase、JDBC等，可以方便地进行数据的读取和写入。

5. 支持机器学习和图计算：Spark提供了机器学习库MLlib和图计算库GraphX，可以方便地进行机器学习和图分析。

总的来说，Spark是一种高性能、易用、可扩展的大数据计算平台，适用于各种数据处理和分析场景。