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Spark能夠創(chuàng)新許多不同的模式，包括但不限于：
數(shù)據(jù)處理模式：Spark提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能，可以支持批處理、實(shí)時(shí)處理和流處理等不同的數(shù)據(jù)處理模式。
機(jī)器學(xué)習(xí)模式：Spark提供了機(jī)器學(xué)習(xí)庫（MLlib）和分布式機(jī)器學(xué)習(xí)框架（Spark ML），可以支持分布式機(jī)器學(xué)習(xí)模式。
圖計(jì)算模式：Spark提供了圖計(jì)算庫（GraphX），可以支持大規(guī)模圖計(jì)算模式。
實(shí)時(shí)分析模式：Spark Streaming和Structured Streaming可以支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和流式數(shù)據(jù)處理模式。
增量計(jì)算模式：Spark支持增量計(jì)算模式，可以在數(shù)據(jù)不斷增加的情況下進(jìn)行計(jì)算。
總的來說，Spark能夠創(chuàng)新各種數(shù)據(jù)處理模式，使得數(shù)據(jù)處理更加高效、靈活和可擴(kuò)展。
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