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Spark推動數據變革的原因有以下幾點：
高性能：Spark是一種基于內存計算的分布式計算框架，相比傳統的硬盤計算，Spark能夠提供更快的計算速度和更高的數據處理性能。
多功能性：Spark提供了豐富的數據處理工具和庫，例如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等，可以支持不同類型的數據處理需求，從數據清洗和轉換，到機器學習和實時數據處理。
易用性：Spark采用簡潔的API和編程模型，用戶可以通過Scala、Java、Python等編程語言進行開發，而且提供了交互式的Shell環境，方便用戶快速進行數據分析和處理。
可擴展性：Spark支持在不同規模的集群上運行，可以靈活地擴展計算資源，適應不同規模和需求的數據處理任務。
開源社區：Spark是一個開源項目，擁有活躍的開源社區和貢獻者，能夠及時更新和改進框架，同時也有豐富的第三方工具和庫可以與Spark集成，幫助用戶更好地完成數據處理任務。
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