A、良好的容错性：在分布式数据集计算时通过checkpoint来实现容错，当某个运算环节失败时，不需要从头开始重新计算

B、开发便捷性：spark通过scala，java，pythonapi及交互式shell提供丰富的使用方式

C、不适合细粒度更新操作：Spark的运算是面向集合的，不适用于需要异步细粒度更新状态的应用，例如web服务的DAO层或web爬虫等

D、以上答案都不符合其特性