Spark提升数据效率的原因有以下几点：
内存计算：Spark使用内存计算技术，将数据保存在内存中进行处理，避免了频繁的磁盘读写操作，提高了数据处理速度。
并行计算：Spark采用了并行计算的架构，可以将任务分解为多个小任务并行处理，提高了计算效率。
数据分区：Spark将数据分成多个分区进行处理，可以将处理任务分配给不同的节点并行处理，从而提高了数据处理效率。
惰性求值：Spark采用惰性求值的方式进行数据处理，只有在真正需要结果的时候才进行计算，避免了不必要的计算，提高了计算效率。
数据缓存：Spark可以将计算中的数据缓存起来，避免重复计算，提高了数据处理效率。
总的来说，Spark提升数据效率的关键在于其内存计算、并行计算、数据分区、惰性求值和数据缓存等技术，这些技术使得Spark能够更高效地处理大规模数据。
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