Spark框架通过将数据集分解为多个分区，并在多个节点上并行处理这些分区来实现分布式计算。具体实现分布式计算的主要方式包括以下几点：
弹性分布式数据集（RDD）：Spark框架的基本数据结构是RDD，它代表一个可以在多个节点上并行操作的数据集。RDD可以分区存储，每个分区可以在集群中的不同计算节点上处理，实现数据的分布式计算。
任务调度：Spark框架通过任务调度器将任务分配给集群中的各个节点执行，实现并行计算。任务调度器会根据数据依赖关系和节点负载情况来动态调度任务，保证计算效率和性能。
内存计算：Spark框架通过内存计算来优化分布式计算性能，将中间结果存储在内存中，减少磁盘IO开销，加快计算速度。内存计算可以通过RDD的持久化来实现，将RDD持久化在内存中供后续计算使用。
DAG执行引擎：Spark框架使用DAG（有向无环图）执行引擎来执行作业，将作业划分为多个阶段，每个阶段包含多个任务，并通过依赖关系串联起来。DAG执行引擎可以优化计算流程，提高计算效率和性能。
综上所述，Spark框架通过RDD数据结构、任务调度、内存计算和DAG执行引擎等技术手段来实现分布式计算，实现高效、可扩展的分布式计算任务。