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Spark改變數據模式的主要原因有以下幾點：
高效性：Spark具有內存計算能力，可以在內存中快速處理大規模數據，從而提高數據處理的效率和性能。
靈活性：Spark支持多種數據模式，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據，可以根據不同的數據需求選擇合適的數據模式進行處理。
實時處理：Spark支持流式數據處理，可以實時處理數據流，從而滿足實時數據分析和處理的需求。
數據容錯性：Spark具有數據容錯機制，可以保證數據處理的可靠性和穩定性，確保數據處理過程中不會因為意外情況導致數據丟失或損壞。
可擴展性：Spark可以輕松擴展到多個節點進行并行處理，從而實現橫向擴展，提高數據處理的容量和速度。
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