Spark處理數據并行化和分布式計算的主要方式是通過RDD（Resilient Distributed Dataset）和Spark的執行引擎。RDD是Spark的核心抽象概念，它代表一個不可變、可分區的數據集合，可以在集群中并行計算和處理。
Spark通過將數據集劃分為多個分區并在集群中并行處理這些分區來實現數據并行化。每個分區都可以在不同的節點上進行計算，從而加速數據處理過程。Spark還支持數據的本地化計算，即將數據移動到計算節點上進行處理，減少數據傳輸開銷。
Spark的執行引擎會自動管理任務的調度和并行執行，根據數據依賴關系和可用資源來調度任務的執行順序和位置。執行引擎還會自動處理失敗的任務重試和數據的容錯性，保證數據處理的穩定性和可靠性。
總的來說，Spark通過RDD和執行引擎的組合來實現數據并行化和分布式計算，提高數據處理的效率和性能。Spark還提供了豐富的API和工具來幫助用戶更方便地進行數據處理和分析。
