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Spark能增強以下幾個方面的優勢：
高速處理：Spark是基于內存的計算框架，能夠在內存中快速處理數據，因此比傳統的基于磁盤的計算框架速度更快。
可擴展性：Spark是分布式計算框架，可以在集群中運行，支持橫向擴展，可以處理大規模數據。
多功能性：Spark集成了多種數據處理功能，可以進行批處理、實時流處理、機器學習等多種任務，具有很強的靈活性和通用性。
易用性：Spark提供了豐富的API和開發工具，如Spark SQL、DataFrame API等，使得開發人員可以方便地進行數據處理和分析。
抗故障性：Spark具有容錯機制，能夠自動恢復失敗的任務，保證數據處理的可靠性和穩定性。
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