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Spark改變數據決策的原因有以下幾點：
高性能：Spark使用內存計算技術，能夠在內存中快速處理大規模數據集，比傳統的基于磁盤的數據處理系統更快速高效。
多功能性：Spark支持多種數據處理任務，包括批處理、流處理、機器學習和圖計算等，使得用戶能夠在同一個平臺上完成多種數據處理任務，方便快捷。
容易使用：Spark提供了豐富的API和開發工具，使得用戶能夠快速上手并進行數據處理任務，降低了數據決策的門檻。
可擴展性：Spark能夠輕松擴展到多個節點的集群中進行并行處理，能夠處理大規模數據集，并且具有良好的容錯性和可靠性。
實時性：Spark支持實時數據處理，能夠在毫秒級別內響應數據，并進行實時數據決策，滿足了企業對實時數據處理的需求。
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