Spark改变数据模式的主要原因有以下几点：
高效性：Spark具有内存计算能力，可以在内存中快速处理大规模数据，从而提高数据处理的效率和性能。
灵活性：Spark支持多种数据模式，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，可以根据不同的数据需求选择合适的数据模式进行处理。
实时处理：Spark支持流式数据处理，可以实时处理数据流，从而满足实时数据分析和处理的需求。
数据容错性：Spark具有数据容错机制，可以保证数据处理的可靠性和稳定性，确保数据处理过程中不会因为意外情况导致数据丢失或损坏。
可扩展性：Spark可以轻松扩展到多个节点进行并行处理，从而实现横向扩展，提高数据处理的容量和速度。
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