Spark推动数据优化的原因有以下几点：
并行计算能力：Spark使用内存计算和并行计算技术，能够在分布式环境中高效地处理大规模数据。通过并行计算，Spark可以加速数据处理和分析过程，从而提高数据优化的效率。
内存计算：Spark将数据存储在内存中，可以大大减少磁盘IO操作，加快数据的读取和写入速度。这种高效的内存计算方式能够帮助用户更快地完成数据处理和优化。
支持多种数据源和处理方式：Spark支持多种数据源的读取和处理，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据等。同时，Spark还支持多种数据处理操作，如SQL查询、机器学习、图计算等。这种多样性的数据处理方式可以帮助用户更好地优化数据。
分布式计算框架：Spark是一个分布式计算框架，可以部署在多台机器上进行计算。通过分布式计算，Spark可以实现对大规模数据的快速处理和优化，提高数据处理的效率和性能。
综上所述，Spark推动数据优化的原因主要包括其并行计算能力、内存计算技术、支持多种数据源和处理方式以及分布式计算框架等特点。这些特点使得Spark成为一个强大的数据处理和优化工具，可以帮助用户更好地处理和优化大规模数据。
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