Spark促进数据流通的原因有以下几点：
高性能和并行处理能力：Spark具有高性能和并行处理能力，能够快速处理大规模数据集。这使得数据可以更快地在不同系统之间流通，加快数据处理和分析的速度。
支持多种数据源和格式：Spark支持多种数据源和格式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这样可以更方便地将不同类型的数据交换和共享。
内置的机器学习和图计算库：Spark内置了机器学习和图计算库，可以方便地进行数据挖掘和分析。这增强了数据的流通和利用价值。
弹性和可扩展性：Spark具有弹性和可扩展性，可以根据需要动态调整计算资源。这使得数据流通更加灵活和高效。
综合以上几点，Spark促进了数据流通，使得数据更加易于管理、分析和利用，从而带来更多的商业价值。
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