Spark改变数据流程主要有以下几个原因：
高性能和可伸缩性：Spark是基于内存计算的分布式计算框架，可以在内存中快速处理大规模数据集，比传统的基于磁盘的计算框架更快速和高效。
支持多种数据处理方式：Spark支持多种数据处理方式，包括批处理、实时流处理、机器学习等，可以满足不同场景下的数据处理需求。
容错性和可靠性：Spark具有很好的容错性和可靠性，可以在节点发生故障时自动恢复和重新计算，保证数据处理的稳定性和正确性。
简化数据处理流程：Spark提供了丰富的API和函数库，可以方便地进行数据转换、过滤、聚合等操作，简化了数据处理流程，提高了开发效率。
支持多种数据源和格式：Spark支持多种数据源和格式，包括HDFS、Hive、Kafka等，可以方便地与现有的数据存储和处理系统集成，实现数据的无缝交互和流动。
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