Spark改变计算模式的原因有以下几点：
更高效的内存管理：Spark使用内存计算，可以将数据存储在内存中，减少了磁盘读写的开销，提高了计算性能。
更快速的数据处理：Spark采用了基于内存的计算模式，能够更快速地处理大规模数据，提高了处理速度。
更灵活的数据处理：Spark提供了丰富的API和函数，支持复杂的数据处理操作，可以更灵活地应对各种数据处理需求。
更强大的扩展性：Spark支持多种数据源和数据格式，可以方便地与其他系统集成，实现更多样化的数据处理任务。
总的来说，Spark改变计算模式的目的是为了提高数据处理的效率和灵活性，使得用户能够更快速、更方便地处理大规模数据。
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