Spark改变了传统的开发模式，使得大数据处理变得更加高效和简单。以下是Spark如何改变开发模式的几个方面：
更快的处理速度：Spark使用内存计算技术，可以在内存中存储数据并进行并行计算，大大提高了处理速度。相比传统的MapReduce模型，Spark的处理速度可以快几个数量级。
更灵活的数据处理：Spark提供了丰富的API和库，可以支持各种类型的数据处理任务，包括批处理、实时处理、机器学习等。开发人员可以根据任务的需求选择合适的API，灵活地进行数据处理和分析。
更简单的编程模型：Spark提供了简洁的编程接口，如Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming和MLlib等，开发人员可以使用Scala、Java、Python等流行的编程语言来编写Spark应用程序。相比传统的MapReduce编程模型，Spark的编程模型更加简单和易于理解。
更好的资源管理：Spark可以与多种资源管理器集成，如YARN、Mesos等，可以有效地管理计算资源和数据分布，实现集群资源的高效利用。
总的来说，Spark改变了传统的大数据处理开发模式，使得开发人员可以更加高效、灵活地进行数据处理和分析。Spark的出现极大地促进了大数据处理技术的发展和应用。
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