spark是如何实现分布式计算的

Spark实现分布式计算主要基于两个核心概念：弹性分布式数据集（RDD）和可组合的操作类。

RDD是Spark中最基本的数据结构，它是一个分布式的内存抽象，在集群中存储数据，并能在该集群上执行计算任务。

Spark 的可组合的操作类包括了转换操作、行动操作和数学操作等等。

通过RDD和可组合的操作类的组合使用，Spark实现分布式计算的方式是将数据分为多个分区进行计算，并在集群上进行并行计算，从而在处理大数据时能够达到较高的计算效率。