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Spark推動數(shù)據(jù)融合的主要原因包括以下幾點：
高性能：Spark是一種快速、通用的大數(shù)據(jù)處理引擎，能夠在內(nèi)存中進行數(shù)據(jù)處理，以及通過優(yōu)化的執(zhí)行計劃實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理，從而加速數(shù)據(jù)融合的過程。
靈活性：Spark提供了豐富的API和工具，可以處理各種類型和來源的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)融合變得更加靈活和容易實現(xiàn)。
可擴展性：Spark具有良好的橫向擴展性，可以輕松地擴展到數(shù)千臺服務(wù)器，處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)融合任務(wù)，確保數(shù)據(jù)融合的效率和性能。
實時處理：Spark支持實時數(shù)據(jù)處理，可以處理流式數(shù)據(jù)，使得數(shù)據(jù)融合可以根據(jù)最新的數(shù)據(jù)動態(tài)更新和調(diào)整，提高數(shù)據(jù)融合的實時性和準確性。
易用性：Spark具有簡單易用的編程接口和豐富的工具和庫，使得開發(fā)人員可以快速上手，快速構(gòu)建數(shù)據(jù)融合的應(yīng)用程序，降低數(shù)據(jù)融合的開發(fā)和維護成本。
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