Spark改变数据决策的原因有以下几点：
高性能：Spark使用内存计算技术，能够在内存中快速处理大规模数据集，比传统的基于磁盘的数据处理系统更快速高效。
多功能性：Spark支持多种数据处理任务，包括批处理、流处理、机器学习和图计算等，使得用户能够在同一个平台上完成多种数据处理任务，方便快捷。
容易使用：Spark提供了丰富的API和开发工具，使得用户能够快速上手并进行数据处理任务，降低了数据决策的门槛。
可扩展性：Spark能够轻松扩展到多个节点的集群中进行并行处理，能够处理大规模数据集，并且具有良好的容错性和可靠性。
实时性：Spark支持实时数据处理，能够在毫秒级别内响应数据，并进行实时数据决策，满足了企业对实时数据处理的需求。
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