Він забезпечує постійне зберігання всіх проміжних результатів на диску для запобігання збоям.

Він дозволяє Spark коригувати та перераховувати план виконання запиту безпосередньо під час роботи, базуючись на реальній статистиці отриманих даних.

Він дозволяє запускати Spark-застосунки на мобільних пристроях з обмеженими ресурсами CPU.

Він автоматично перекладає код з Python на Scala для підвищення швидкості обчислень.