BigDL是一种基于Apache Spark的深度学习库，它具有以下特性：

1. 架构灵活

BigDL提供了一个灵活的架构，可以直接在Apache Spark的数据框中使用。这使得BigDL可以与Spark的其他组件无缝集成，如Spark SQL、Spark Streaming和Spark ML。这样用户就可以在同一个平台上进行深度学习和数据处理，并且可以使用Spark的分布式计算能力。

2. 高性能

BigDL通过高效的大规模并行计算和深度学习优化技术，实现了高性能的深度学习训练和推理。它针对不同硬件平台进行了优化，如CPU、GPU和FPGA，并且可以利用Intel的MKL和DAAL库以及其他硬件加速库来加速计算。此外，BigDL还支持自动化模型和数据并行，并且具有动态负载均衡和容错能力，以提高训练和推理的性能和可靠性。

3. 可扩展性

BigDL基于Spark的分布式计算框架，可以无缝地扩展到大规模的集群中进行深度学习。它使用分布式数据并行和模型并行技术，可以将数据和模型划分为多个分片，并在多个节点上并行计算，从而加快训练和推理的速度。同时，它还支持在不同节点之间进行数据和模型的共享和传输，以便于协同训练和推理。

4. 易用性

BigDL提供了Python和Scala两种编程语言的API，使得用户可以使用自己熟悉的编程语言来开发深度学习应用。它还提供了丰富的预定义模型和算法，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等，以及常用的优化器和损失函数。用户可以基于这些预定义模型和算法快速搭建和训练自己的深度学习模型。此外，BigDL还支持使用Jupyter Notebook和Apache Zeppelin等交互式开发环境，方便用户进行实验和调试。