Spark推动数据变革的原因有以下几点：
高性能：Spark是一种基于内存计算的分布式计算框架，相比传统的硬盘计算，Spark能够提供更快的计算速度和更高的数据处理性能。
多功能性：Spark提供了丰富的数据处理工具和库，例如Spark SQL、Spark Streaming、MLlib等，可以支持不同类型的数据处理需求，从数据清洗和转换，到机器学习和实时数据处理。
易用性：Spark采用简洁的API和编程模型，用户可以通过Scala、Java、Python等编程语言进行开发，而且提供了交互式的Shell环境，方便用户快速进行数据分析和处理。
可扩展性：Spark支持在不同规模的集群上运行，可以灵活地扩展计算资源，适应不同规模和需求的数据处理任务。
开源社区：Spark是一个开源项目，拥有活跃的开源社区和贡献者，能够及时更新和改进框架，同时也有丰富的第三方工具和库可以与Spark集成，帮助用户更好地完成数据处理任务。
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