Apache Spark处理大数据的能力归功于其设计和架构的几个关键方面。以下是Spark处理大数据时采用的主要方法和技术：
1. 分布式计算
- 集群部署：Spark可以在多个节点组成的集群上运行，这些节点可以是物理服务器或虚拟机。
- 并行处理：数据和计算任务在集群中的多个节点之间分布和并行执行，从而提高了处理速度和吞吐量。
2. 弹性分布式数据集（RDD）
- 数据抽象：RDD是Spark中的基本数据结构，它表示一个不可变、分布式的数据集合。
- 容错机制：RDD通过血统（lineage）信息来提供容错。如果某个节点上的数据丢失&#x