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Spark助力數據采集的原因有以下幾點：
高性能：Spark基于內存計算技術，能夠在內存中快速處理大規模數據，提高數據處理速度和效率。
分布式計算：Spark采用分布式計算框架，可以將數據分布在多個節點上同時處理，加快數據處理速度，適合處理大規模數據。
多種數據源支持：Spark支持多種數據源，包括HDFS、Hive、HBase、Kafka等，能夠方便地從不同數據源中采集數據。
彈性擴展：Spark具有良好的彈性擴展性，可以根據需要擴展集群規模，以應對不斷增長的數據量和計算需求。
多樣化的數據處理功能：Spark提供豐富的數據處理功能，支持各種數據處理操作，包括ETL、數據清洗、數據轉換等，能夠滿足不同數據采集場景的需求。
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