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Spark可以通過以下方式促進數據整合：
高性能計算：Spark使用內存計算和并行處理技術，能夠快速處理大規模數據，提高數據整合的效率。
多種數據源支持：Spark支持多種數據源的讀取和寫入，包括HDFS、Hive、HBase、JDBC等，可以方便地將不同數據源的數據整合到一起。
數據處理和轉換：Spark提供豐富的數據處理和轉換操作，如過濾、排序、分組、聚合等，可以幫助用戶對數據進行清洗和整合。
實時數據處理：Spark Streaming和Spark SQL等組件支持實時數據處理，可以對實時數據進行整合和分析。
機器學習和圖計算：Spark提供機器學習庫MLlib和圖計算庫GraphX，可以幫助用戶進行數據挖掘和數據分析，促進數據整合的深入。
總的來說，Spark具有高性能、多數據源支持、豐富的數據處理功能和實時數據處理能力，可以幫助用戶更好地進行數據整合。
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