提供统一的数据处理平台：Spark提供了统一的数据处理框架，可以处理结构化数据、文本数据、图数据等多种数据类型，使得不同技术之间可以轻松实现数据的交互和转换。
支持多种编程语言：Spark支持多种编程语言，如Java、Scala、Python等，使得不同技术之间可以使用不同的编程语言进行开发和集成。
提供丰富的API和库：Spark提供了丰富的API和库，如Spark SQL、MLlib、GraphX等，可以方便地实现数据处理、机器学习、图计算等各种技术。
支持多种数据存储：Spark支持多种数据存储系统，如HDFS、HBase、Cassandra等，可以方便地与不同的数据存储系统进行集成。
提供易于扩展的架构：Spark采用了易于扩展的架构，可以方便地与其他技术进行集成，实现技术融合。
总的来说，Spark提供了统一的数据处理平台、丰富的API和库、易于扩展的架构等特性，可以促进不同技术之间的融合，帮助用户更好地实现数据处理和分析。
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