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Spark促進數據轉型的原因有以下幾點：
高性能和可伸縮性：Spark采用了內存計算技術，能夠將數據存儲在內存中進行處理，相比于傳統的磁盤存儲方式，能夠提升數據處理的速度和效率。同時，Spark支持分布式計算，能夠在集群上進行計算，從而提升數據處理的規模和速度。
多功能性：Spark提供了豐富的API和庫，支持多種數據處理和分析任務，包括批處理、流處理、機器學習和圖計算等。用戶可以根據自己的需求選擇合適的API和庫，進行數據處理和分析。
易用性：Spark提供了易于使用的編程模型和工具，如Spark SQL、DataFrame和MLlib等，使得用戶能夠更加方便地進行數據處理和分析。同時，Spark支持多種編程語言，如Java、Scala和Python等，使得用戶能夠選擇自己熟悉的語言進行開發。
社區支持：Spark擁有龐大的社區支持和活躍的開發者社區，能夠及時提供技術支持和更新，幫助用戶解決問題和應對挑戰。
總的來說，Spark以其高性能、多功能性、易用性和社區支持等優勢，促進了數據轉型，幫助用戶更好地進行數據處理和分析，實現數據驅動的業務轉型和發展。
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