Ab Version 10.2.2 nutzt Enterprise Data Lake die Spark-Engine für Aufgaben mit hoher Ressourcenauslastung, beispielsweise Objektveröffentlichung, sowie zur Ausführung aktiver Regel-Mapplets, bei denen die Python-Umwandlung verwendet wird. Durch Einsatz der Spark-Engine für Aufgaben mit hoher Ressourcenauslastung wird eine höhere Leistung erreicht; zudem ist damit eine Bereitstellung von Enterprise Data Lake auf Amazon Elastic MapReduce (EMR) möglich, sodass die automatische Skalierung genutzt werden kann.