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Spark助力智能決策的原因如下：
處理大數據：Spark是一個高效的大數據處理引擎，能夠處理海量數據并提供實時的數據處理能力，這使得用戶能夠更快地獲取數據并做出決策。
處理實時數據：Spark支持流式處理，能夠實時處理數據流，提供實時的數據分析和決策支持。
分布式計算：Spark支持分布式計算，能夠在一個集群中并行處理大規模的數據，提高計算速度和效率，幫助用戶更快地做出決策。
機器學習支持：Spark提供了機器學習庫（如MLlib），能夠幫助用戶構建和訓練機器學習模型，從而提供更準確的預測和決策支持。
可擴展性：Spark是一個高度可擴展的框架，能夠根據用戶的需求和數據量進行靈活擴展，幫助用戶更好地應對不斷增長的數據量和業務需求。
綜上所述，Spark通過高效的大數據處理、實時數據處理、分布式計算、機器學習支持和可擴展性等特點，能夠幫助用戶更快地獲取和分析數據，從而提供更有效的智能決策支持。
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