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Spark 可以通過以下方式優化數據智能：
數據分區：將數據劃分為多個分區，以便并行處理，提高計算性能和吞吐量。
緩存數據：使用緩存機制將數據存儲在內存中，減少讀取磁盤的次數，提高處理速度。
使用廣播變量：將小規模的數據廣播到每個節點，避免重復傳輸，提高計算效率。
延遲執行：利用惰性求值機制，延遲執行任務，優化計算順序，減少不必要的計算開銷。
使用數據傾斜處理技術：當數據分布不均勻時，采用數據傾斜處理技術，如使用隨機分桶、增加分區數等方法，平衡數據分布，提高計算效率。
調優參數設置：根據實際情況對 Spark 相關參數進行調優，如調整內存分配、并行度等參數，以提高性能。
使用高級功能：利用 Spark 提供的高級功能，如圖計算、機器學習等功能，實現更復雜的數據智能分析任務。
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