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Spark推動數據融合的主要原因包括以下幾點：
高性能：Spark是一種快速、通用的大數據處理引擎，能夠在內存中進行數據處理，以及通過優化的執行計劃實現高效的數據處理，從而加速數據融合的過程。
靈活性：Spark提供了豐富的API和工具，可以處理各種類型和來源的數據，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，使得數據融合變得更加靈活和容易實現。
可擴展性：Spark具有良好的橫向擴展性，可以輕松地擴展到數千臺服務器，處理大規模的數據融合任務，確保數據融合的效率和性能。
實時處理：Spark支持實時數據處理，可以處理流式數據，使得數據融合可以根據最新的數據動態更新和調整，提高數據融合的實時性和準確性。
易用性：Spark具有簡單易用的編程接口和豐富的工具和庫，使得開發人員可以快速上手，快速構建數據融合的應用程序，降低數據融合的開發和維護成本。
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