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Spark提升數據效率的原因有以下幾點：
內存計算：Spark使用內存計算技術，將數據保存在內存中進行處理，避免了頻繁的磁盤讀寫操作，提高了數據處理速度。
并行計算：Spark采用了并行計算的架構，可以將任務分解為多個小任務并行處理，提高了計算效率。
數據分區：Spark將數據分成多個分區進行處理，可以將處理任務分配給不同的節點并行處理，從而提高了數據處理效率。
惰性求值：Spark采用惰性求值的方式進行數據處理，只有在真正需要結果的時候才進行計算，避免了不必要的計算，提高了計算效率。
數據緩存：Spark可以將計算中的數據緩存起來，避免重復計算，提高了數據處理效率。
總的來說，Spark提升數據效率的關鍵在于其內存計算、并行計算、數據分區、惰性求值和數據緩存等技術，這些技術使得Spark能夠更高效地處理大規模數據。
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