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Spark推動數據進步的原因有以下幾點：
高性能：Spark是一款基于內存計算的分布式計算框架，能夠快速處理大規(guī)模數據集。它提供了高性能的數據處理能力，能夠更快速地進行數據分析和處理。
易用性：Spark提供了豐富的API和工具，使得用戶可以更輕松地進行數據處理和分析。同時，Spark支持多種編程語言，包括Java、Scala、Python等，使得開發(fā)者可以選擇最熟悉的語言進行開發(fā)。
擴展性：Spark具有很強的擴展性，可以方便地集成各種數據源和工具。同時，Spark支持分布式計算，可以輕松地擴展到多臺機器上進行并行計算。
大數據處理能力：Spark是為大數據處理而設計的，可以處理PB級別的數據。它支持多種數據處理模式，包括批處理、實時處理、交互式處理等，滿足了不同場景下的數據處理需求。
社區(qū)支持：Spark擁有一個龐大的開源社區(qū)，吸引了眾多開發(fā)者和公司的參與和支持。這使得Spark能夠不斷更新和改進，持續(xù)推動數據處理領域的進步。
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