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Spark改變數(shù)據(jù)流程主要有以下幾個(gè)原因：
高性能和可伸縮性：Spark是基于內(nèi)存計(jì)算的分布式計(jì)算框架，可以在內(nèi)存中快速處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集，比傳統(tǒng)的基于磁盤的計(jì)算框架更快速和高效。
支持多種數(shù)據(jù)處理方式：Spark支持多種數(shù)據(jù)處理方式，包括批處理、實(shí)時(shí)流處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等，可以滿足不同場景下的數(shù)據(jù)處理需求。
容錯(cuò)性和可靠性：Spark具有很好的容錯(cuò)性和可靠性，可以在節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障時(shí)自動(dòng)恢復(fù)和重新計(jì)算，保證數(shù)據(jù)處理的穩(wěn)定性和正確性。
簡化數(shù)據(jù)處理流程：Spark提供了豐富的API和函數(shù)庫，可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、過濾、聚合等操作，簡化了數(shù)據(jù)處理流程，提高了開發(fā)效率。
支持多種數(shù)據(jù)源和格式：Spark支持多種數(shù)據(jù)源和格式，包括HDFS、Hive、Kafka等，可以方便地與現(xiàn)有的數(shù)據(jù)存儲和處理系統(tǒng)集成，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的無縫交互和流動(dòng)。
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