Spark推动数据融合的主要原因包括以下几点：
高性能：Spark是一种快速、通用的大数据处理引擎，能够在内存中进行数据处理，以及通过优化的执行计划实现高效的数据处理，从而加速数据融合的过程。
灵活性：Spark提供了丰富的API和工具，可以处理各种类型和来源的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据，使得数据融合变得更加灵活和容易实现。
可扩展性：Spark具有良好的横向扩展性，可以轻松地扩展到数千台服务器，处理大规模的数据融合任务，确保数据融合的效率和性能。
实时处理：Spark支持实时数据处理，可以处理流式数据，使得数据融合可以根据最新的数据动态更新和调整，提高数据融合的实时性和准确性。
易用性：Spark具有简单易用的编程接口和丰富的工具和库，使得开发人员可以快速上手，快速构建数据融合的应用程序，降低数据融合的开发和维护成本。
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