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Spark影響數據存儲的原因有以下幾點：
分布式計算：Spark是基于內存的分布式計算框架，可以在多臺服務器上同時處理大規模數據集。這種分布式計算能力使得Spark能夠快速處理大量數據，從而影響數據存儲的速度和效率。
數據處理能力：Spark提供了豐富的數據處理功能，包括數據清洗、轉換、分析和挖掘等操作。通過Spark的數據處理能力，可以更加高效地對數據進行存儲和管理。
內存計算：Spark將數據存儲在內存中進行計算，而不是直接從磁盤讀取數據，從而提高了數據處理的速度和效率。內存計算可以加快數據的讀寫速度，減少數據讀寫的延遲，進而影響數據存儲的性能。
數據格式支持：Spark支持多種數據格式，包括文本、JSON、Parquet等，可以更加靈活地處理不同類型的數據。這種數據格式的支持使得數據的存儲和查詢更加方便和高效。
總的來說，Spark通過其分布式計算、數據處理能力、內存計算和數據格式支持等特性，對數據存儲產生了積極的影響，提高了數據存儲的速度、效率和靈活性。
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