Spark助力智能决策的原因如下：
处理大数据：Spark是一个高效的大数据处理引擎，能够处理海量数据并提供实时的数据处理能力，这使得用户能够更快地获取数据并做出决策。
处理实时数据：Spark支持流式处理，能够实时处理数据流，提供实时的数据分析和决策支持。
分布式计算：Spark支持分布式计算，能够在一个集群中并行处理大规模的数据，提高计算速度和效率，帮助用户更快地做出决策。
机器学习支持：Spark提供了机器学习库（如MLlib），能够帮助用户构建和训练机器学习模型，从而提供更准确的预测和决策支持。
可扩展性：Spark是一个高度可扩展的框架，能够根据用户的需求和数据量进行灵活扩展，帮助用户更好地应对不断增长的数据量和业务需求。
综上所述，Spark通过高效的大数据处理、实时数据处理、分布式计算、机器学习支持和可扩展性等特点，能够帮助用户更快地获取和分析数据，从而提供更有效的智能决策支持。
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