Spark为何改变数据视野

Spark改变数据视野的原因有多方面：

1. 高性能：Spark采用内存计算和并行计算的方式，能够加快数据处理速度，提高计算效率，从而改变了数据处理的视野。

2. 弹性扩展：Spark支持弹性扩展，可以根据业务需求动态伸缩计算资源，从而更好地适应大规模数据处理的需求，改变了数据处理的范围和规模。

3. 多功能性：Spark提供了丰富的数据处理功能和API，支持多种数据处理任务，包括批处理、流处理、机器学习等，使得数据处理更加灵活和多样化。

4. 易用性：Spark提供了简洁的编程接口和易用的开发工具，使得数据处理更加简单和高效，改变了数据处理的方式和体验。

总的来说，Spark改变了数据处理的视野，使得数据处理更加高效、灵活和多样化，帮助用户更好地应对数据处理的挑战。