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Spark助力智能決策的原因如下：
處理大數(shù)據(jù)：Spark是一個高效的大數(shù)據(jù)處理引擎，能夠處理海量數(shù)據(jù)并提供實時的數(shù)據(jù)處理能力，這使得用戶能夠更快地獲取數(shù)據(jù)并做出決策。
處理實時數(shù)據(jù)：Spark支持流式處理，能夠實時處理數(shù)據(jù)流，提供實時的數(shù)據(jù)分析和決策支持。
分布式計算：Spark支持分布式計算，能夠在一個集群中并行處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)，提高計算速度和效率，幫助用戶更快地做出決策。
機器學習支持：Spark提供了機器學習庫（如MLlib），能夠幫助用戶構建和訓練機器學習模型，從而提供更準確的預測和決策支持。
可擴展性：Spark是一個高度可擴展的框架，能夠根據(jù)用戶的需求和數(shù)據(jù)量進行靈活擴展，幫助用戶更好地應對不斷增長的數(shù)據(jù)量和業(yè)務需求。
綜上所述，Spark通過高效的大數(shù)據(jù)處理、實時數(shù)據(jù)處理、分布式計算、機器學習支持和可擴展性等特點，能夠幫助用戶更快地獲取和分析數(shù)據(jù)，從而提供更有效的智能決策支持。
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