Spark促进数据转型的原因有以下几点：
高性能和可伸缩性：Spark采用了内存计算技术，能够将数据存储在内存中进行处理，相比于传统的磁盘存储方式，能够提升数据处理的速度和效率。同时，Spark支持分布式计算，能够在集群上进行计算，从而提升数据处理的规模和速度。
多功能性：Spark提供了丰富的API和库，支持多种数据处理和分析任务，包括批处理、流处理、机器学习和图计算等。用户可以根据自己的需求选择合适的API和库，进行数据处理和分析。
易用性：Spark提供了易于使用的编程模型和工具，如Spark SQL、DataFrame和MLlib等，使得用户能够更加方便地进行数据处理和分析。同时，Spark支持多种编程语言，如Java、Scala和Python等，使得用户能够选择自己熟悉的语言进行开发。
社区支持：Spark拥有庞大的社区支持和活跃的开发者社区，能够及时提供技术支持和更新，帮助用户解决问题和应对挑战。
总的来说，Spark以其高性能、多功能性、易用性和社区支持等优势，促进了数据转型，帮助用户更好地进行数据处理和分析，实现数据驱动的业务转型和发展。
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