Lưu trữ dữ liệu dưới dạng Columnar như Apache Parquet góp phần tăng hiệu năng truy xuất trên Spark lên rất nhiều lần. Bởi vì nó có thể tính toán và chỉ lấy ra 1 phần dữ liệu cần thiết (như 1 vài cột trên CSV), mà không cần phải đụng tới các phần khác của data row. Ngoài ra Parquet còn hỗ trợ flexible compression do đó tiết kiệm được rất nhiều không gian HDFS.
IPython Notebook là một công cụ tiện lợi cho Python. Ta có thể Debug chương trình PySpark Line-by-line trên IPython Notebook một cách dễ dàng, tiết kiệm được nhiều thời gian.
Apache Spark chạy trên Cluster, với Java thì đơn giản. Với Python thì package python phải được cài trên từng Node của Worker. Nếu không bạn sẽ gặp phải lỗi thiếu thư viện.