Spark影响数据存储的原因有以下几点：
分布式计算：Spark是基于内存的分布式计算框架，可以在多台服务器上同时处理大规模数据集。这种分布式计算能力使得Spark能够快速处理大量数据，从而影响数据存储的速度和效率。
数据处理能力：Spark提供了丰富的数据处理功能，包括数据清洗、转换、分析和挖掘等操作。通过Spark的数据处理能力，可以更加高效地对数据进行存储和管理。
内存计算：Spark将数据存储在内存中进行计算，而不是直接从磁盘读取数据，从而提高了数据处理的速度和效率。内存计算可以加快数据的读写速度，减少数据读写的延迟，进而影响数据存储的性能。
数据格式支持：Spark支持多种数据格式，包括文本、JSON、Parquet等，可以更加灵活地处理不同类型的数据。这种数据格式的支持使得数据的存储和查询更加方便和高效。
总的来说，Spark通过其分布式计算、数据处理能力、内存计算和数据格式支持等特性，对数据存储产生了积极的影响，提高了数据存储的速度、效率和灵活性。
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