Spark改变数据方向的原因有以下几点：
分布式计算：Spark是基于内存的分布式计算框架，可以将数据加载到内存中进行处理，从而加快数据处理速度。数据在内存中进行处理时，需要重新组织数据方向，以适应分布式计算的方式。
数据流处理：Spark支持流式数据处理，可以实时处理数据流。数据流处理需要将数据按照时间顺序进行排序，以便实时处理数据。
数据分析：Spark支持复杂的数据分析操作，包括数据聚合、数据过滤、数据转换等。为了更有效地进行数据处理和分析，需要将数据重新组织方向。
数据格式转换：Spark支持不同数据格式之间的转换，比如从CSV格式转换为Parquet格式，这就需要重新组织数据方向以适应不同的数据格式要求。
总之，Spark改变数据方向是为了更有效地进行数据处理和分析，以提高数据处理速度和效率。
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