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Python Spark 的特点有以下几个：

1. 高效性：Python Spark 使用内存计算技术，能够在大数据处理过程中提供高速的计算和数据处理能力。

2. 易用性：Python Spark 提供了简洁的 API，使得开发者可以使用 Python 编写 Spark 应用程序，而无需学习复杂的 Java 或 Scala 语法。

3. 扩展性：Python Spark 提供了丰富的扩展库和工具，可以与其他大数据处理框架（如 Hadoop、Hive 等）无缝集成，以满足不同的数据处理需求。

4. 并行处理：Python Spark 支持并行处理，可以将大数据分成多个分区并同时处理，以提高处理效率。

5. 实时数据处理：Python Spark 提供了实时数据处理功能，可以处理流式数据，并具备低延迟和高容错性的特点。

6. 弹性伸缩：Python Spark 可以根据数据量的变化自动调整集群的规模，以保证处理的效率和稳定性。

7. 机器学习支持：Python Spark 集成了机器学习库 MLlib，提供了丰富的机器学习算法和工具，方便开发者进行机器学习任务的处理和分析。

8. 社区活跃：Python Spark 拥有庞大的用户社区和开发者社区，提供了丰富的文档和教程资源，方便开发者学习和使用。

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