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Spark 提升數據洞察的原因有很多，主要包括以下幾點：
高性能：Spark 是一個基于內存計算的分布式計算框架，能夠快速處理大規模數據集。它采用了基于 DAG 的執行引擎，能夠優化執行計劃，提高計算效率，從而更快地生成數據洞察。
易于使用：Spark 提供了豐富的 API 和開發工具，如 Spark SQL、Spark Streaming、Spark MLlib 等，使數據處理、分析和挖掘變得更加簡單和靈活。開發人員可以使用 Scala、Java、Python 或 R 等多種編程語言來編寫 Spark 應用程序，從而更輕松地獲取數據洞察。
支持多種數據源：Spark 支持處理多種不同來源的數據，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。它可以輕松連接到各種數據存儲和處理系統，如 HDFS、HBase、Cassandra、Kafka 等，從而更全面地獲取和分析數據，提升數據洞察的廣度和深度。
可擴展性：Spark 是一個高度可擴展的分布式計算框架，可以在不同規模的集群上運行，從幾臺機器到數千臺機器。通過增加計算資源，可以更快地處理更大規模的數據，提升數據洞察的實時性和準確性。
實時處理能力：Spark 提供了實時流處理引擎 Spark Streaming，可以在實時數據流中進行數據處理和分析，實現實時數據洞察。通過結合批處理和流處理，Spark 能夠更全面地分析數據，及時發現數據中的模式和趨勢，提升數據洞察的時效性和實用性。
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