Spark助力数据采集的原因有以下几点：
高性能：Spark基于内存计算技术，能够在内存中快速处理大规模数据，提高数据处理速度和效率。
分布式计算：Spark采用分布式计算框架，可以将数据分布在多个节点上同时处理，加快数据处理速度，适合处理大规模数据。
多种数据源支持：Spark支持多种数据源，包括HDFS、Hive、HBase、Kafka等，能够方便地从不同数据源中采集数据。
弹性扩展：Spark具有良好的弹性扩展性，可以根据需要扩展集群规模，以应对不断增长的数据量和计算需求。
多样化的数据处理功能：Spark提供丰富的数据处理功能，支持各种数据处理操作，包括ETL、数据清洗、数据转换等，能够满足不同数据采集场景的需求。
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