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Spark優化數據采集的原因包括：
數據集大小：Spark可以處理大規模的數據集，通過優化數據采集可以提高數據處理的效率和速度。
分布式計算：Spark采用分布式計算模型，可以將數據集分布式存儲和處理，通過優化數據采集可以減少數據傳輸和處理的時間。
數據格式：Spark支持多種數據格式，通過優化數據采集可以選擇合適的數據格式，提高數據讀取和處理的效率。
數據源優化：Spark支持多種數據源，通過優化數據采集可以選擇合適的數據源和連接方式，提高數據讀取和寫入的速度和性能。
緩存和分區：Spark可以對數據進行緩存和分區，通過優化數據采集可以提高數據的訪問速度和性能。
總之，通過優化數據采集，可以提高Spark的數據處理性能和效率，加快數據處理的速度，提高數據處理的吞吐量。
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