Spark處理數(shù)據(jù)并行化和分布式計(jì)算的主要方式是通過RDD（Resilient Distributed Dataset）和Spark的執(zhí)行引擎。RDD是Spark的核心抽象概念，它代表一個(gè)不可變、可分區(qū)的數(shù)據(jù)集合，可以在集群中并行計(jì)算和處理。
Spark通過將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)分區(qū)并在集群中并行處理這些分區(qū)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)并行化。每個(gè)分區(qū)都可以在不同的節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行計(jì)算，從而加速數(shù)據(jù)處理過程。Spark還支持?jǐn)?shù)據(jù)的本地化計(jì)算，即將數(shù)據(jù)移動(dòng)到計(jì)算節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理，減少數(shù)據(jù)傳輸開銷。
Spark的執(zhí)行引擎會(huì)自動(dòng)管理任務(wù)的調(diào)度和并行執(zhí)行，根據(jù)數(shù)據(jù)依賴關(guān)系和可用資源來調(diào)度任務(wù)的執(zhí)行順序和位置。執(zhí)行引擎還會(huì)自動(dòng)處理失敗的任務(wù)重試和數(shù)據(jù)的容錯(cuò)性，保證數(shù)據(jù)處理的穩(wěn)定性和可靠性。
總的來說，Spark通過RDD和執(zhí)行引擎的組合來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)并行化和分布式計(jì)算，提高數(shù)據(jù)處理的效率和性能。Spark還提供了豐富的API和工具來幫助用戶更方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。
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