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Spark改變數據流程主要有以下幾個原因：
高性能和可伸縮性：Spark是基于內存計算的分布式計算框架，可以在內存中快速處理大規模數據集，比傳統的基于磁盤的計算框架更快速和高效。
支持多種數據處理方式：Spark支持多種數據處理方式，包括批處理、實時流處理、機器學習等，可以滿足不同場景下的數據處理需求。
容錯性和可靠性：Spark具有很好的容錯性和可靠性，可以在節點發生故障時自動恢復和重新計算，保證數據處理的穩定性和正確性。
簡化數據處理流程：Spark提供了豐富的API和函數庫，可以方便地進行數據轉換、過濾、聚合等操作，簡化了數據處理流程，提高了開發效率。
支持多種數據源和格式：Spark支持多種數據源和格式，包括HDFS、Hive、Kafka等，可以方便地與現有的數據存儲和處理系統集成，實現數據的無縫交互和流動。
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