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攀升的數據量：隨著互聯網的普及和社交媒體的迅速發展，數據量呈現爆炸式增長。傳統的數據處理方式已經無法滿足大規模數據處理的需求，而Spark提供了分布式計算框架，能夠高效地處理大規模數據。
實時數據處理需求：隨著互聯網的發展，實時數據處理需求越來越迫切。傳統的批處理方式無法滿足實時數據處理的需求，而Spark提供了實時計算的功能，能夠快速處理數據并及時反饋結果。
多樣化的數據處理需求：隨著數據種類的增多，數據處理的需求也越來越多樣化。Spark提供了豐富的數據處理模塊，能夠滿足不同類型數據處理的需求，包括圖像處理、文本處理、機器學習等。
彈性計算能力：Spark具有彈性計算能力，能夠根據數據處理需求自動擴展計算資源，可以在短時間內快速響應不同規模的數據處理需求，提高計算效率和處理速度。
易用性和靈活性：Spark具有簡單易用的API和豐富的功能模塊，能夠滿足不同用戶的數據處理需求。用戶可以根據自己的需求選擇合適的模塊，靈活地構建數據處理流程，提高工作效率和處理質量。
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