Apache Spark通過其獨特的分布式計算模型，能夠在大規模集群上高效地處理數據。Spark的核心概念包括彈性分布式數據集（RDDs）、任務調度、內存計算和DAG執行引擎等，這些概念共同工作，實現了分布式計算。以下是詳細介紹：
Spark通過任務調度器將任務分配給集群中的各個節點執行，實現并行計算。任務調度器會根據數據依賴關系和節點負載情況來動態調度任務，保證計算效率和性能。
Spark框架通過內存計算來優化分布式計算性能，將中間結果存儲在內存中，減少磁盤I/O開銷，加快計算速度。內存計算可以通過RDD的持久化來實現，將RDD持久化在內存中供后續計算使用。
Spark使用DAG執行引擎來執行作業，將作業劃分為多個階段，每個階段包含多個任務，并通過依賴關系串聯起來。DAG執行引擎可以優化計算流程，提高計算效率和性能。
通過上述機制，Spark能夠實現高效的分布式計算，廣泛應用于大數據處理、機器學習、圖計算等領域。
