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Spark推動數據優化的原因有以下幾點：
并行計算能力：Spark使用內存計算和并行計算技術，能夠在分布式環境中高效地處理大規模數據。通過并行計算，Spark可以加速數據處理和分析過程，從而提高數據優化的效率。
內存計算：Spark將數據存儲在內存中，可以大大減少磁盤IO操作，加快數據的讀取和寫入速度。這種高效的內存計算方式能夠幫助用戶更快地完成數據處理和優化。
支持多種數據源和處理方式：Spark支持多種數據源的讀取和處理，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據等。同時，Spark還支持多種數據處理操作，如SQL查詢、機器學習、圖計算等。這種多樣性的數據處理方式可以幫助用戶更好地優化數據。
分布式計算框架：Spark是一個分布式計算框架，可以部署在多臺機器上進行計算。通過分布式計算，Spark可以實現對大規模數據的快速處理和優化，提高數據處理的效率和性能。
綜上所述，Spark推動數據優化的原因主要包括其并行計算能力、內存計算技術、支持多種數據源和處理方式以及分布式計算框架等特點。這些特點使得Spark成為一個強大的數據處理和優化工具，可以幫助用戶更好地處理和優化大規模數據。
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