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Spark能提升以下效果：
數據處理速度：Spark能夠在內存中進行數據處理，因此比傳統的基于磁盤的數據處理方式更快速。
實時數據處理：Spark支持流式數據處理，能夠處理實時數據流，實現實時分析和處理。
大數據處理能力：Spark能夠處理大規模數據集，具有良好的水平擴展能力，能夠應對大規模數據處理需求。
多種數據處理任務支持：Spark支持多種數據處理任務，包括數據清洗、數據分析、機器學習等，能夠滿足各種數據處理需求。
高容錯性：Spark具有高容錯性，能夠在節點故障時自動恢復，確保數據處理的穩定性和可靠性。
總的來說，Spark能夠提升數據處理速度、實時數據處理能力、大數據處理能力、多種數據處理任務支持和高容錯性。
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