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Spark改變了數據管理的方式，主要體現在以下幾個方面：
分布式計算：Spark采用分布式計算模式，可以將數據分成小塊并在多臺計算機上同時處理，從而提高數據處理效率。通過將數據加載到內存中，Spark能夠加快數據處理速度，提高計算性能。
彈性擴展性：Spark可以自動調整計算資源的分配，根據任務的需求動態分配計算資源，從而實現彈性擴展性。這樣可以更好地利用計算資源，提高數據處理的效率。
支持多種數據源：Spark支持多種數據源，包括HDFS、Hive、Kafka等，可以方便地處理不同格式和來源的數據。這樣可以更好地管理和整合不同數據源的數據。
提供豐富的數據處理功能：Spark提供了豐富的數據處理功能，包括MapReduce、SQL、Streaming等，可以滿足不同的數據處理需求。用戶可以根據具體需求選擇合適的數據處理模式。
總的來說，Spark通過分布式計算、彈性擴展性、支持多種數據源和提供豐富的數據處理功能等特性，改變了傳統的數據管理方式，提高了數據處理效率和性能。
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